多时滞Hopfield神经网络的鲁棒稳定性及吸引域的估计  

Robust stability of Hopfield neural networks with multiple time-delay and estimation of the domain of attraction

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：《控制理论与应用》2005年第4期538-542,共5页Control Theory & Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60274017;60325311);辽宁省自然科学基金资助项目(20022030).

摘　　要：通过构造适当的Lyapunov泛函及扇区条件,对一类具有参数摄动的多时滞Hopfield神经网络模型的鲁棒稳定性进行了分析,给出了平衡点渐近稳定的充分条件.利用矩阵范数的定义及性质,得到了一个以范数形式表示的推论,并提供了一种估计网络渐近稳定平衡点吸引域的方法.仿真结果进一步证明了结论的有效性.Robust stability of a class of Hopfield neural network model with parameter perturbations and multiple time-delay is analyzed by constructing a suitable Lyapunov functional and sector conditions. The sufficient condition for the asymptotic stability of equilibrium point is given. By the definition and properties of matrix norm, a corollary expressed in the form of norm is derived. An estimating method of the domain of attraction for equilibrium point is obtained. The simulation results have proved the effectiveness of the conclusions.

关 键 词：HOPFIELD神经网络 多时滞 参数摄动 鲁棒稳定性 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]