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刊名：东南大学学报（英文版）
发表时间：2010-03-01
摘要:
为了探讨混杂耦合现象对时滞神经网络系统同步的影响, 通过选取一个改进的时滞依赖Lyapunov-Krasovskii泛函,基于线性矩阵不等式 (LMI), 建立了一个保守性更小的渐近同步准则.该准则采用矩阵Kronecker积与凸组合等方法,充分考虑了变时滞与其导函数的上下界.通过调整准则中的耦合矩阵参数并运用Matlab工具箱LMI进行求解,能够实现所探讨耦合神经系统的设计与应用.最后,通过一个仿真算例说明了所得结论的有效性与适用性.
发表时间：2011-01-01
摘要:
本文讨论了随机变时滞Cohen-Grossberg神经网络的矩指数稳定性.利用Ito公式、时滞微分不等式和神经网络的特征,作者导出了这类神经网络矩指数稳定性的代数条件并给出了一个说明性实例.
发表时间：2012-03-01
摘要:
利用分析方法,研究一类含n个时滞神经网络模型解的周期振动性,得出保证系统存在周期振动的一组充分条件,理论分析和数值仿真显示,所得结果为此类时滞神经网络提供了新的振动性判定准则.
发表时间：2017-05-01
摘要:
基于Lyapunov稳定性理论,研究了一类含有不确定性的时滞神经网络的鲁棒无缘问题.首先构造含有三重积分项的Lyapunov-Krasovskii(LK)泛函,接着运用一阶和二阶Wirtinger积分不等式来估计LK泛函微分,得到了改善的时滞依赖的无缘条件,这些条件以线性矩阵不等式(LMIs)形式表出.最后,当时滞微分上界分别为0.9和1时,应用折半搜索算法获得了确保不确定时滞神经网络无缘的最大允许时滞上界.运用相对差将所得结果与最新文献结果相比,改善率分别提高了166%和103%,表明文中方法优于现有方法并且有较弱的保守性.另外,当时滞微分上界为0.9时,随机选取10个状态初始向量,利用MATLAB提供的Simulink平台进行系统状态响应曲线的仿真,结果支持所提方法的正确性和有效性.
刊名：应用数学和力学
发表时间：2018-07-01
摘要:
研究了时滞神经网络随机抽样控制的状态估计问题.首先,给出了随机抽样区间和抽样输入时滞的统一概率结构.基于此结构,构造了一个包含新的锯齿结构项的Lyapunov泛函.然后,运用不等式放缩技术,得到了误差系统随机稳定的保守性更低的标准,并设计出了合适的状态估计器.最后,数值仿真算例验证了所得结果的优势和有效性.
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