基于LMI的模糊Hopfield神经网络周期解的指数稳定性分析  

Exponential Stability of Periodic Solution of Fuzzy Hopfield Neural Networks Based on LMI

作　　者：吴然超[1] 陈立平[1] 符素云[1] 

机构地区：[1]安徽大学数学科学学院,安徽合肥230039

出　　处：《合肥师范学院学报》2010年第3期1-4,共4页Journal of Hefei Normal University

基　　金：教育部博士点专项基金项目(20093401120001);安徽省高校省级自然科学基金重点项目(KJ2010A035)

摘　　要：本文研究了一类带有分布时滞模糊Hopfield神经网络的稳定性,采用线性矩阵不等式和Lyapunov-Krasovskill函数方法,获得了关于其周期解存在性、唯一性和指数稳定性的充分条件。最后给出实例说明了该方法的有效性。Exponential stability of fuzzy Hopfield neural networks with distributed delays is investigated in this paper. Based on LMI and Lyapunov-Krasovskill functional, sufficient conditions for existence, u- niqueness and exponential stability of periodic solutions are obtained. An example is given showing the ef- fectiveness of the results.

关 键 词：模糊HOPFIELD神经网络 分布时滞 周期解 Lyapunov-Krasovskill函数 指数稳定 

分 类 号：O175.21[理学—数学]