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随机扰动的时滞神经网络的稳定性分析
随机扰动的时滞神经网络的稳定性分析
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随机扰动的时滞神经网络的稳定性分析
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基于LMI的随机分布时滞神经网络的全局渐近稳定性分析 (2011年)
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采用It蹦微分公式和不等式分析技巧,研究了一类随机分布时滞神经网络模型的全局渐近稳定性,该模型考虑了神经网络的随机扰动性。通过构造新型的Lyapunov泛函,以线性矩阵不等式形式给出了系统全局渐近稳定的判别条件,能够利用LMI工具箱很容易地进行检验。最后,数值算例说明了本文结果的有效性。
具有时滞和随机扰动的递归神经网络全局指数稳定性的鲁棒性分析的其他结果
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采用Its微分公式和不等式分析技巧，研究了一类不确定随机离散分布时滞神经网络的鲁棒稳定性问题。该模型同时考虑了神经网络模型的两种扰动因素，即随机扰动与不确定性扰动。通过构造适当的Lyapunov泛函，以线性矩阵不等式形式给出了系统在均方根意义下的全局鲁棒稳定性判据，能够利用LMI工具箱很容易地进行检验。此外，仿真结果进一步证明了结论的有效性。
具有随机扰动的中立型马尔可夫跳跃脉冲时滞神经网络的新型鲁棒指数稳定性
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研究了一类具有马尔可夫参数和混合时变时滞的不确定中立型脉冲随机神经网络的鲁棒指数稳定性问题。 通过构造适当的指数型Lyapunov-Krasovskii泛函并采用Jensen积分不等式，自由权矩阵方法，在系统中建立了一些新的依赖于时滞的稳定准则，以确保所考虑网络的平凡解的鲁棒指数稳定性均方。线性矩阵不等式（LMI）的形式。 提出的结果不需要离散和分布的时变延迟的导数为0或小于1。此外，与相关方法相
不确定随机离散分布时滞神经网络的鲁棒稳定性* (2009年)
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具混合时滞的随机神经网络的稳定性分析 (2011年)
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具有时变时滞和分布时滞的随机神经网络的新的与时滞相关的指数稳定性
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研究了一类具有区间时变时滞和分布时滞的随机神经网络的指数稳定性问题。基于延迟间隔非均匀分配的思想，通过构造新颖的增强的Lyapunov-Krasovskii泛函，针对线性矩阵不等式（LMI）提出了新的依赖于延迟间隔的稳定性条件。数值算例表明了该方法的有效性和改进。
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时变时滞神经网络的时滞相关鲁棒稳定性和耗散性分析
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研究时变时滞神经网络的鲁棒稳定性和耗散性问题.充分利用积分项的时滞信息和激励函数条件构造一个合适的增广LK泛函;利用自由矩阵积分不等式处理LK泛函的导数,得到一个低保守性的时滞相关稳定判据;将所获得的结论延伸至神经网络的耗散性分析,并推导出一个确保神经网络严格$(\mathcalX, \mathcalY,\mathcalZ)-\gamma$-耗散的充分条件.最后通过3个数值算例验证了所提出方法的可
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具有时变时滞和泄漏时滞的随机神经网络的无源性分析
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本文研究了一类具有时变时滞和泄漏时滞以及广义激活函数的随机神经网络的无源性问题。 通过结合使用Lyapunov泛函，自由加权矩阵方法和随机分析技术，针对线性神经网络不等式（LMI）建立了针对神经网络的无源性的一些依赖于延迟的准则，可以使用数字方式对它们进行检查。 MATLAB中有效的LMI工具箱。 给出了一个带有仿真的例子，以证明所提出标准的有效性和保守性。
具分布型时滞随机系统的时滞相关稳定性 (2004年)
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研究了具有不确定性时滞的一类线性随机微分系统的依概率鲁棒全局渐近稳定性和均方意义下的指数稳定性，旨在研究更为广泛的一类线性随机滞后微分系统的稳定性。利用LMI方法，得到了分布时滞和离散时滞系统保守性较小的时滞相关的稳定性充分性判据。
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时滞可交换四元数神经网络稳定性分析
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针对传统的四元数乘法运算不满足交换律的问题，介绍了一种可交换四元数，同时建立一种交换四元数神经网络（CQVNN），并对CQVNN的渐近稳定性进行研究。研究过程中，将CQVNN分解成4个实值神经网络，通过拓扑度理论、传统的李雅普诺夫稳定性理论以及不等式理论，得到CQVNN平衡点的存在唯一性条件以及其平衡点渐近稳定的充分条件。最后，给出一个数值案例，以验证所得结论的有效性。
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时变时滞时滞的复值神经网络的全局指数稳定性
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本文研究了具有时变时滞的复值神经网络（CVNN）的全局指数稳定性。 通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函并使用矩阵不等式技术，根据线性矩阵不等式（LMI）建立了一个新的依赖于延迟的准则，用于检查所寻址的CVNN的全局指数稳定性，可以使用有效的LMI对其进行数值检查MATLAB中的工具箱。 给出了一个带有仿真的例子，以证明所提出标准的有效性。
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