一类时滞神经网络的指数稳定性分析

本文研究了一类具有分布时滞和参数不确定性的神经网络指数稳定性问题。通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,引入自由权矩阵,以及利用一些不等式技巧,得出了一个新颖的时滞依赖指数稳定性判据。判据条件是以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出,便于直接应用Matlab中LMI工具箱进行验证。最后给出的数值例子说明了本文结论的有效性和优越性。     

具有时变时滞的递归神经网络的渐近稳定性分析

当神经网络应用于最优化计算时,理想的情形是只有一个全局渐近稳定的平衡点,并且以指数速度趋近于平衡点,从而减少神经网络所需计算时间.研究了带时变时滞的递归神经网络的全局渐近稳定性.首先将要研究的模型转化为描述系统模型,然后利用Lyapunov-Krasovskii稳定性定理、线性矩阵不等式(LMI)技术、S过程和代数不等式方法,得到了确保时变时滞递归神经网络渐近稳定性的新的充分条件,并将它应用于常时滞神经网络和时滞细胞神经网络模型,分别得到了相应的全局渐近稳定性条件.理论分析和数值模拟显示,所得结果为时滞递归神经网络提供了新的稳定性判定准则.     

一类时滞神经网络的指数稳定性分析北大核心CSCD

本文研究了一类具有分布时滞和参数不确定性的神经网络指数稳定性问题。通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,引入自由权矩阵,以及利用一些不等式技巧,得出了一个新颖的时滞依赖指数稳定性判据。判据条件是以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出,便于直接应用Matlab中LMI工具箱进行验证。最后给出的数值例子说明了本文结论的有效性和优越性。     

改进的时变时滞不确定离散系统的鲁棒稳定性分析

研究了一类具有区间时变时滞的不确定离散时间系统的鲁棒稳定性问题.首先,将时滞区间分成两个子区间,在不同的子区间上通过构造不同的Lyapunov泛函,再结合一个更紧的不等式,在没有忽略任何有用项的前提下,得到了基于线性矩阵不等式形式的时滞相关的稳定性判据.证明过程既没有利用模型变换也没有引进自由权矩阵,降低了结论的保守性和计算量.数值算例说明了该方法的有效性.     

基于LMI方法的时滞细胞神经网络稳定性分析

神经网络是一个复杂的大规模非线性系统,而时滞神经网络的动态行为更为丰富和复杂．现有的研究时滞神经网络稳定性的方法中最为流行的是Lyapunov方法．它把稳定性问题变为某些适当地定义在系统轨迹上的泛函,通过这些泛函相应的稳定性条件就可以获得．该文得到了时滞细胞神经网络渐近稳定性的一些充分条件．作者利用了泛函微分方程的Lyapunov—Krasovskii稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,精炼和推广了一些已有的结果．它们比目前文献报道的结果更少保守．该文还给出了确定时滞细胞神经网络稳定性更多的判定准则．     

连续分布时滞Cohen-Grossberg神经网络渐近稳定性准则

通过选取一个新颖的Lyapunov-Krasovskii泛函和引入所考虑系统的等价描述系统, 讨论了具有时变和连续分布时滞Cohen-Grossberg神经网络的渐近稳定性问题. 在变时滞导函数有上界时, 给出能判定系统是渐近稳定时滞相关的充分性条件. 该条件以线性矩阵不等式形式给出, 易于用MATLAB工具箱LMI进行检验. 最后, 数值例子说明了所得结论的有效性.     

时滞神经网络的全局渐近稳定性分析

研究一类具有时滞的细胞神经网络的稳定性问题,利用Lyapunov—Krasovskii泛函的方法,给出时滞相关的稳定性判据。稳定性判据是以线性矩阵不等式的形式给出,可以很容易得出时滞的上界。在得到时滞相关的稳定性判据的同时也可以得到时滞无关的稳定性判据。数值算例说明其结果的优越性。     

一类线性时滞系统的鲁棒稳定性分析

针对一类具有范数有界不确定性和2个继发时变时滞的线性时滞不确定系统,研究了其时滞依赖鲁棒稳定性问题.通过定义充分利用时变时滞上下界信息的新型Lyapunov-Krasovskii泛函,并结合时滞系统相关处理方法和线性矩阵不等式方法,得到了时滞线性不确定系统鲁棒渐近稳定所满足的条件.为了降低结论的保守性,对某些项进行了较紧致的估计.此外,并未引入自由权矩阵.最后并通过2个数值仿真证实了方法的有效性和优越性.     

时滞系统时滞相关型稳定性准则

针对常数时滞线性系统的稳定性问题,基于一个适当形式的Lyapunov-Krasovskii泛函,通过利用一个积分不等式,采用时滞分解方法,以线性矩阵不等式的形式给出了时滞系统的时滞相关型稳定性准则.与现有的时滞相关型稳定性结果相比较,所得到的结果具有保守性更好,结构更加简单,且不合有任何多余的矩阵变量等特点,并从理论上进行了严格的证明,解决了现有的稳定性结果绝大多数只是从数值例子说明其有效性的问题.示例说明了所得结果的有效性.     

具有区间时滞的离散时间基因调控网络稳定性研究

针对具有随机干扰和区间时滞的离散时间基因调控网络(GRNs),基于Lyapunov稳定性定理,利用改进型自由权矩阵方法研究其时滞相关稳定问题.通过考虑时变时滞、时滞上界及它们的差三者之间的关系,同时保留增广Lyapunov-Krasovskii泛函差分中的所有有用项,获得一种更低保守性的时滞相关渐近稳定新判据.最后,给出仿真实例验证本文方法的有效性及相比已有方法的优越性.     

一类含有时变时滞的不确定中立型Hopfield神经网络的鲁棒稳定性判据

针对一类不确定中立型时变时滞Hopfield神经网络的鲁棒稳定性问题, 构造了一个新Lyapunov-Krasovskii泛函, 并结合自由矩阵方法和牛顿—莱布尼茨公式, 得到了新的时滞相关稳定性判据. 该判据考虑了中立型时变时滞Hopfield神经网络中的参数不确定性, 所得结果以线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI)的形式给出, 容易验证. 最后, 通过两个数值算例验证了该结果的有效性及可行性. 该判据对丰富与完善中立型神经网络的稳定性理论体系, 具有积极的意义.     

具有区间时滞的不确定性随机时滞系统的时滞相关鲁棒稳定性

针对具有区间时滞的不确定性随机时滞系统, 进行稳定性分析. 通过考虑变时滞、时滞的上界及它们的差三者之间的关系, 并应用公式和Lyapunov稳定性理论, 在不忽略任何有用项的前提下, 得到改进的具有区间时滞的随机系统的稳定性判据. 数值实例验证了该方法的有效性.     

具有时变时滞的Lurie系统时滞依赖绝对稳定性新判据

考虑了一类具有时变时滞和范数有界不确定的Lurie控制系统绝对稳定性分析问题. 通过选取一个新的Lyapunov-Krasovskii泛函将整个时滞区间分为两段, 每段区间上定义了不同的能量函数. 并给出了由LMI描述的新的时滞依赖鲁棒绝对稳定性判据.     

New delay-dependent criterion for the stability of recurrent neural networks with time-varying delay

This paper is concerned with the global asymptotic stability of a class of recurrent neural networks with interval time-varying delay. By constructing a suitable Lyapunov functional, a new criterion is established to ensure the global asymptotic stability of the concerned neural networks, which can be expressed in the form of linear matrix inequality and independent of the size of derivative of time varying delay. Two numerical examples show the effectiveness of the obtained results. Supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 60534010, 60728307, 60774048, 60774093), the Program for Cheung Kong Scholars and Innovative Research Groups of China (Grant No. 60521003) and the National High-Tech Research & Development Program of China (Grant No. 2006AA04Z183), China Postdoctoral Sciencer Foundation (Grant No. 20080431150), and the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China (Grant No. 200801451096)     

含离散和分布时变时延神经网络系统的指数稳定性

针对一类含有离散和分布时延神经网络,在神经激活函数较弱的约束条件下,通过定义一个更具一般性的Lyapunov泛函,使用凸组合技术,得到了新的基于线性矩阵不等式表示的指数稳定性判据.与现有结果相比,这些判据具有较小的保守性.仿真算例表明,得到的结果是有效的且保守性小.     

不确定变时滞系统的指数稳定

针对一类含有不确定项的时变时滞动力系统,根据李雅普诺夫第二方法,采用线性矩阵不等式(LIM)处理方法,对其指数稳定问题进行了研究。通过构造适当的李雅普诺夫函数,利用积分不等式技术,得到一个不确定时滞相关系统指数稳定的新判据,并将其转化为线性矩阵不等式的形式,从而可以很方便地利用Matlab工具箱求解得到一般动力系统指数稳定的时滞的相关最大上界,最后通过数值例子说明结果的可行性,其结果具有较小的保守性,而且在实际应用有重要意义。     

离散广义时滞系统的时滞依赖稳定性分析

讨论离散广义时滞系统的稳定性问题. 在不使用系统分解和等价转换的情况下, 利用线性矩阵不等式方法, 给出保证系统正则、因果和稳定的时滞依赖条件. 与已有的方法相比, 本文的方法更加充分地利用时滞的信息, 因此所得结果具有较小的保守性. 数值例子说明本文结果的有效性.     

离散时滞切换系统稳定性分析

对于一类子系统为离散时滞系统的切换系统,研究渐近稳定性条件和切换信号的选取方法．根据李亚普诺夫稳定性理论，推出以线性矩阵不等式表示的在任意切换信号作用下系统渐近稳定的两个充分性条件，在此基础上进一步给出了系统渐近稳定的凸组合条件和切换信号的选取方法．仿真实例验证了所设计的切换方案的有效性．