具有参数摄动的时滞Hopfield神经网络的鲁棒稳定性  

Robust Stability of Time-Delayed Hopfield Neural Networks with Parameter Perturbations

作　　者：季策[1] 张化光[1] 

机构地区：[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004

出　　处：《电子学报》2005年第1期115-118,共4页Acta Electronica Sinica

基　　金：国家自然科学基金 (No .60 2 740 1 7;60 32 531 1 );辽宁省自然科学基金 (No .2 0 0 2 2 0 30 )

摘　　要：研究一类具有参数摄动的时滞Hopfield神经网络模型的鲁棒稳定性 .应用Lyapunov泛函法 ,给出了平衡点渐近稳定的充分条件 .利用矩阵范数的性质及线性矩阵不等式 (LMI)理论 ,又得到了两个便于计算和验证的推论 .提供了一种估计网络渐近稳定平衡点吸引域的方法 ,并详尽地分析了吸引域对神经网络实现联想记忆的影响 .数值例子进一步证明了结论的有效性 .Robust stability of a class of time-delayed Hopfield neural network model with parameter perturbations is investigated.The sufficient condition of the asymptotic stability of equilibrium point is obtained by use of Lyapunov functional.By the properties of matrix norm and the theory of liner matrix inequality (LMI),two computable and verifiable corollaries can be derived.A method of estimating the domain of attraction of equilibrium point is given,and the effect of the domain of attraction to the associated memory is analyzed in details.The numerical samples have proved the effectiveness of the results.

关 键 词：HOPFIELD神经网络 参数摄动 鲁棒稳定性 线性矩阵不等式 吸引域 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]