一类具比例时滞脉冲递归神经网络的全局多项式稳定性
Global Polynomial Stability of a Class of Impulsive Recurrent Neural Networks with Proportional Delays作者机构:天津师范大学数学科学学院天津西青区300387
出 版 物:《电子科技大学学报》 (Journal of University of Electronic Science and Technology of China)
年 卷 期:2021年第50卷第1期
页 面:91-100页
核心收录:
学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术(可授工学、理学学位)] 07[理学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 070104[理学-应用数学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:天津市自然科学基金(18JCYBJC85800) 天津市高校中青年骨干创新培养计划(135205GC38)
主 题:脉冲效应 Lyapunov泛函 比例时滞 多项式稳定性 递归神经网络
摘 要:该文对一类具比例时滞脉冲递归神经网络给出全局多项式稳定性定义。通过引入可调参数,构造适合的Lyapunov泛函和运用线性矩阵不等式(LMI)的方法,对该系统的全局多项式稳定性进行讨论,得到了保证该系统全局多项式稳定的判定准则,且这些准则以LMI的形式给出的,方便应用Matlab工具箱进行验证。该文还揭示了多项式稳定性与指数稳定性之间的关系,最后通过数值算例验证了所得准则的准确性。