参数扰动下时滞忆阻神经网络的Lagrange稳定性.pdf

《参数扰动下时滞忆阻神经网络的Lagrange稳定性》 本文主要探讨了在实际应用中，由于忆阻器物理特性导致的参数不确定性对时滞忆阻神经网络稳定性的影响。忆阻神经网络是一种基于忆阻器的新型神经网络模型，其独特之处在于忆阻器的“记忆”特性，能够保留过去信号的历史信息，因此在数据处理和计算方面具有潜力。 作者首先根据忆阻器的物理特性建立了一类荷控制忆阻神经网络模型，确保模型保留了忆阻器的记忆效应。然而，实际中的忆阻器阻值与理想模型存在差异，这会导致网络参数的不确定性。针对这一问题，研究了参数扰动下时滞忆阻神经网络的Lagrange稳定性。 文章采用双重扰动形式重新构建模型，以处理忆阻器阻值变化造成的模型参数变化。通过构造Lyapunov函数并应用线性矩阵不等式方法，给出了网络Lagrange稳定的充分条件，并给出了全局指数吸引集的估计。这种方法可以量化分析参数扰动对网络稳定性的影响，从而为网络设计和优化提供理论依据。 仿真结果表明，所提出的模型在处理参数扰动时能更准确地反映网络行为，相较于现有模型具有优势。数值算例展示了参数扰动如何导致忆阻神经网络周期解的偏移，进一步证明了研究参数扰动对忆阻神经网络稳定性影响的必要性以及理论稳定性判据的可行性。 该研究对于理解和改善忆阻神经网络在实际应用中的性能具有重要意义，特别是在深度学习、机器学习和数据建模等领域。通过深入理解参数扰动对网络稳定性的影响，可以为忆阻神经网络的优化设计和控制策略提供理论支持，从而提高其在复杂环境下的稳定性和可靠性。