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第 36 卷 第 4 期
吉 林 大 学 学 报 ( 工 学 版 )
Vol .36 N o .4
2006 年 7 月
Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition)
Jul y 2006
文章编号 :1671 - 5497(2006)04 - 0564 - 05
收稿日期 :20050509 .
基金项目 :国家自然科学基金资助项目(60534010 ,60572070 ,60521003) ;教育部长江学者及创新团队计划项目 .
作者简介 :王占山(1971 - ) ,男 ,讲师 ,博士 .研究方向 :神经网络动态特性分析 、故障诊断与容错控制 .
Email :zhanshan_wang @ 163 .com
通讯联系人 :张化光(1959 - ) ,男 ,教授 ,博士生导师 .研究方向 :非线性控制 ,模糊控制 .Email :hg_zhang @ 21cn .
com
多 时 变 时 滞 细 胞 神 经 网 络 的 全 局 渐 近 稳 定
王占山
1 , 2
,张化光
1
,李淑侠
3
(1 .东北大学 信息科学与工程学院 ,沈阳 110004 ;2 .沈阳理工大学 信息工程系 ,沈阳 110168 ;3 .朝阳师范高
等专科学校 信息工程系 ,辽宁 朝阳 122000)
摘 要 :研究了多时变时滞细胞神经网络的全局渐近稳定问题 。 给出了多时变时滞细胞神经
网络平衡点唯一性和全局渐近稳定的几个新充分判据 。 所研究的网络模型扩展了现有的同类
网络模型 ,而且所得到的这些新稳定判据考虑了神经元激励和抑制的影响 ,且能够表示成线性
矩阵不等式的形式 ,易于用现有的内点算法等方法验证 。 通过 2 个注释说明了所得结果的有
效性 。
关键词 :人工智 能 ;细胞神经网络 ;全 局渐近稳定 ;多时变 时 滞 ;线 性矩阵不等式 ;L yapunov
Krasovskii 泛函
中图分类号 :T P183 文献标识码 :A
Global asymptotic stability of cellular neural networks with
multiple timevarying delays
Wang Zhanshan
1 , 2
, Zhan g H uaguang
1
, Li Shuxia
3
(1 .School o f In f ormation Science and Engineering , Northeastern University , Shenyang 110004 , China ;2 .De partment
o f In f ormation Engineering , Shenyang L igong University , Shenyang 110168 , China ;3 .Department o f In f ormation
Engineering , Chaoyang Teacher's College , Chaoyang 122000 , China)
Abstract :T he global asymptotic stability w as discussed for the cellular neural net w orks(C N N ) with
multiple timevarying delays .Several new sufficient criteria were given to ascertain the uniqueness and
the global asympt otic stability of the equilibriu m point for the CN N w ith multiple timevarying delays .
T he studied neural net w orks m odel expands the existing equivalent models , and the new criteria
generalize and improve upon some previous ones . M oreover ,the obtained criteria eliminate the effects
caused by the neuronal excitatory and the inhibitory , can be expressed in the for m of linear mat rix
inequality ,and is easily verified using the recently developed interiorpoint algorithms . T w o remarks
were presented to demonstrate the effectiveness and features of the new stability criteria .
Key words :artificial intelligence ; cellular neural net w orks ( CN N ) ; global asymptotic stabilit y ;
multiple timevarying delays ;linear mat rix inequality ; L yapunovKrasovskii functional
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