时变时滞不确定性神经网络的被动性准则  

PASSIVITY CRITERION FOR UNCERTAIN NEURAL NETWORKS WITH TIME-VARYING DELAYS

作　　者：刘斌[1] 徐谦[1] 

机构地区：[1]陕西科技大学电气与信息工程学院,陕西西安710021

出　　处：《计算机应用与软件》2012年第8期135-137,140,共4页Computer Applications and Software

基　　金：陕西省自然科学基础研究计划项目(2009JM8003);陕西省教育厅专项科研计划项目(2010JK422)

摘　　要：研究具有时变时滞不确定性神经网络的被动性问题。通过构造适当的Lyapunov泛函并利用一些分析技巧,给出一个新的条件,以确保与时变延迟的不确定性神经网络的被动性。被动条件以线性矩阵不等式(LMI)表示,可以很容易地通过有效内点算法进行求解。通过一个数例证明了该方法的有效性。This paper investigates the passivity problem for uncertain neural networks with time-varying delays. By constructing proper Lyapunov functionals and using some analytic techniques, a new condition is given to ensure the passivity of the uncertain neural networks with time-varying delays. The passivity condition is expressed in terms of linear matrix inequality （LMI） , which can be easily solved by using the effective interior-point algorithm. The validity of the method is proved by a numerical example.

关 键 词：神经网络 时变时滞 被动性分析 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]