时变时滞BAM神经网络系统的指数稳定性分析  

Exponential Stability Analysis for BAM Neural Networks with Time-Varying Delays

作　　者：管巍[1] 孙虹霞[1] 

机构地区：[1]燕山大学理学院,河北秦皇岛066004

出　　处：《数学的实践与认识》2011年第19期234-240,共7页Mathematics in Practice and Theory

摘　　要：利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技术,得到了保证时变时滞BAM神经网络系统指数稳定性的时滞依赖稳定性准则.所给的准则可用Matlab中的LMI控制工具箱进行验证.仿真实例进一步说明了结果的有效性.By employing the Lyapunov stability theory and linear matrix inequality （LMI） technique, delay-dependent stability criterion is derived to ensure the exponential stability of bi-directional associative memory （BAM） neural networks with tinm-varying delays. The proposed condition can be checked easily by LMI Control Toolbox in Matlab. A numerical example is given to demonstrate the effectiveness of our results.

关 键 词：双向联想记忆(BAM)神经网络 时变时滞 时滞依赖指数稳定性 LYAPUNOV稳定性理论 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]