具有时滞的Hopfield神经网络的渐近稳定性  

Asymptotic Stability Study of Hopfield Neural Networks with Delay

作　　者：周建平[1] 胡增涛[1] 

机构地区：[1]安徽工业大学计算机学院,安徽马鞍山243002

出　　处：《安徽工业大学学报（自然科学版）》2009年第3期297-299,307,共4页Journal of Anhui University of Technology（Natural Science）

基　　金：安徽省教育厅自然科学基金项目(KJ2008B101)

摘　　要：应用Lyapunov泛函理论和矩阵分析技巧研究具有时滞的Hopfield神经网络的渐近稳定性问题,获得了两个基于线性矩阵不等式的判据。数值示例表明所得结果比已有文献中的结果更少保守。By means of Lyapunov functional theory and matrix analysis techniques, two criteria tor the asymptotic stability of Hopfield neural networks with delay are developed in terms of linear matrix inequalities. Numerical examples are provided to demonstrate that the obtained results are less conservative than those reported in the literature.

关 键 词：HOPFIELD神经网络 时滞 稳定性 线性矩阵不等式 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O175[自动化与计算机技术—控制科学与工程]