变时滞随机模糊细胞神经网络的均方指数稳定性分析  

Analysis of mean square exponential stability for stochastic fuzzy cellular neural networks with time-varying delays

作　　者：张千宏[1] 杨利辉[2] 刘璟忠[3] 

机构地区：[1]贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室,数学与统计学院,贵州贵阳550004 [2]湖南城市学院数学系,湖南益阳413000 [3]湖南工学院信息与计算机系,湖南衡阳421002

出　　处：《安徽大学学报（自然科学版）》2013年第1期13-17,共5页Journal of Anhui University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(1161015);贵州省科技厅科学技术基金资助项目(黔科J字[2011]2096)

摘　　要：利用Lyapunov泛函及随机分析技巧研究一类变时滞的随机模糊细胞平衡点的均方指数稳定性,得到了均方指数稳定性的充分条件.该模型同时考虑了模糊不确定性和随机不确定性,更加接近真实的神经网络.最后给出一个例子证明结论的有效性.Applying Lyapunov functional and stochastic analysis technique,the mean square exponential stability of equilibrium for stochastic fuzzy cellular neural networks with time-varying delays was concerned.The fuzzy uncertainty and the external stochastic perturbations were considered in neural networks.Finally,an example was given to show feasibility and effectiveness of our results.

关 键 词：模糊细胞神经网络 布朗运动 ITO公式 均方指数稳定 变时滞 

分 类 号：O175[理学—数学]