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受扰Hopfield神经网络L2增益稳定性分析
引用本文:叶华文,戴冠中,王 红,罗永红. 受扰Hopfield神经网络L2增益稳定性分析[J]. 控制理论与应用, 2002, 19(4): 611-614
作者姓名:叶华文  戴冠中  王 红  罗永红
作者单位:1. 西北工业大学自动控制系,西安,710072
2. 南开大学数学科学学院,天津,300071
3. 新疆军区弹药试验站导弹室,乌鲁木齐,830002
基金项目:国家自然科学基金 (197710 66),西北工业大学重点学科建设项目,西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室资助项目 .
摘    要:运用研究控制系统有限增益稳定的方法,讨论受扰Hopfield神经网络关于扰动的增益L2稳定,所给条件不但保证受扰网络L2增益稳定,且总能保证网络未受扰时唯一平衡点的存在性和全局渐近稳定性,文中结论还包含从扰动到状态的L2增益估计,它们用网络有关参数明确表达。

关 键 词:受扰Hopfield神经网络 L2增益稳定性分析 全局渐近稳定 人工神经网络
文章编号:1000-8152(2002)04-04-0611
收稿时间:2000-04-10
修稿时间:2000-04-10

L-two-gain stability analysis of perturbed Hopfield neural networks
YE Hua-wen,DAI Guan-zhong,WANG Hong and LUO Yong-hong. L-two-gain stability analysis of perturbed Hopfield neural networks[J]. Control Theory & Applications, 2002, 19(4): 611-614
Authors:YE Hua-wen  DAI Guan-zhong  WANG Hong  LUO Yong-hong
Affiliation:Department of Automatic Control, Northwestern Polytechnic University, Xi'an 710072,China;Department of Automatic Control, Northwestern Polytechnic University, Xi'an 710072,China;College of Mathematics Science, Nankai University, Tianjin 300071,China;Ammo Experimental Station of Xinjiang Military Area, Wulumuqi 830002,China
Abstract:The gain L 2_stability of perturbed Hopfield neural networks is investigated by using methods of studying finite_gain stability of control systems. Sufficient conditions are provided under which not only L 2_gain stability of perturbed networks but also existence and global asymptotically stability of unique equilibrium of the corresponding unperturbed networks are guaranteed. In addition, the L 2_gain from perturbation to state is estimated, which is formulated by networks'parameters.
Keywords:Hopfield neural networks  L 2-gain stability  global asymptotically stability
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