一类多时变时滞神经网络新的全局指数稳定性  

A New Global Exponential Stability for a Class of Time-varying Delay of Neural Network

作　　者：黄志华[1] 刘玉军[2] 

机构地区：[1]嘉应学院数学学院,广东梅州514015 [2]安阳师范学院数学与统计学院,河南安阳455002

出　　处：《安阳师范学院学报》2012年第5期30-34,共5页Journal of Anyang Normal University

基　　金：嘉应学院联合自然科学研究项目(2012KJA04)

摘　　要：研究一类多时变时滞神经网络全局指数稳定性的问题,通过构造新的Lyapunov-Krasovskii泛函,通过一定的假设和不等式运用,针对系统在多种不同条件的情形下,提出了相应的几个网络全局指数稳定性判据,这些判据以线性矩阵不等式的形式给出,并且研究了指数收敛速率和网络参数之间的关系。A new global exponential stability for a class of time-varying delay of neural network is studied by using the construction of a new Lyapunov-Krasovskii functional,global exponential stability criterion are obtained corresponding to several conditions,the criterion are given in terms of linear matrix inequalities,and the exponential convergence rate and the relationship between network parameters are studied.

关 键 词：时变时滞 全局指数稳定 LYAPUNOV-KRASOVSKII泛函 

分 类 号：O177[理学—数学] TP183[理学—基础数学]