随机变时滞模糊神经网络的均方指数稳定性  

Mean Square Exponential Stability of Stochastic Fuzzy Neural Networks with Time-Varying Delays

作　　者：陈立平[1] 吴然超[1] 张玮玮[1] 

机构地区：[1]安徽大学数学科学学院,安徽合肥230039

出　　处：《数学的实践与认识》2010年第24期213-219,共7页Mathematics in Practice and Theory

基　　金：国家自然科学基金(10471059);安徽省自然科学基金(070416225);安徽省高校省级自然科学基金重点项目(KJ2010A035);教育部博士点专项基金(20093401120001)

摘　　要：利用Lyapunov泛函和随机分析的方法,研究了一类具有变时滞随机模糊细胞神经网络的均方指数稳定性,得到了这类神经网络均方指数稳定性的充分条件.数值例子说明了得到的结果的有效性.In this paper,a class of stochastic fuzzy cellular neural networks with time-varying delays is considered.Sufficient conditions for the mean square exponential stability are obtained by using Lyapunov functional and stochastic analysis.An illustrative example is given to demonstrate the effectiveness of the obtained results.

关 键 词：均方指数稳定 随机 变时滞 模糊细胞神经网络 

分 类 号：O159[理学—数学]