带脉冲的马尔科夫切换Hopfield神经网络随机均方稳定性  

Mean Square Stability of Hopfield Neural Networks with Markovian Jump Parameters and Impulsive Effect

作　　者：余瑜 董跃武[1] 孙继涛[1] 

机构地区：[1]同济大学数学系,上海200092

出　　处：《生物数学学报》2009年第2期265-270,共6页Journal of Biomathematics

基　　金：国家自然科学基金项目(60874027)资助

摘　　要：本文研究了跳跃参数带有脉冲作用的Hopfield神经网络.其中跳跃参数是时间连续状态离散的马尔科夫过程.利用Lyapunov函数的方法,在不需要对激活函数作有界性,单调性和可微性的要求的基础上,考虑系统状态受脉冲作用的情况下的随机均方稳定性的判据,用线性矩阵不等式的方式给出充分条件.This paper considers stochastic mean square stability of Hopfield neural networks with Markovian jump parameters and impulsive effect. By means of Lyapunov functions , without assuming the boundedness,monotonicity and differentiability of the activation functions, a sufficient condition in terms of LMI was obtained.

关 键 词：HOPFIELD神经网络 马尔科夫跳跃参数 脉冲作用 LYAPUNOV函数 随机渐近稳定性 线性矩阵不等式 

分 类 号：O175[理学—数学] TP183[理学—基础数学]