具有脉冲影响的模糊反应扩散细胞神经网络指数同步  

Exponential Synchronization of Fuzzy Reaction-Diffusion Cellular Neural Networks with Impulsive Effects

作　　者：耿立杰[1] 赵丙辰[2] 苏广[2] 

机构地区：[1]军械工程学院基础部,石家庄050003 [2]邢台学院数学与信息技术学院,河北邢台054001

出　　处：《西南大学学报（自然科学版）》2013年第11期74-80,共7页Journal of Southwest University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11071254)

摘　　要：研究了具有混合时滞与脉冲影响的模糊反应扩散细胞神经网络的全局指数同步问题.通过构造恰当的Lyapunov泛函并利用一些不等式分析技巧,得到了基于p-范数的耦合神经网络系统全局指数同步条件.通过对所得结果的分析可发现较大的扩散系数更有利于系统实现同步.In this paper, the problem of global fuzzy reaction-diffusion cellular neural networks expo with nential synchronization is investigated for a class of mixed delays and impulsive effects. Sufficient criteri on in terms of p-norm is derived to ensure the coupled fuzzy neural networks to be exponentially synchro- nized by constructing a suitable Lyapunov functional and utilizing some inequality techniques. The result shows that a larger diffusion operator is beneficial to the realization of exponential synchronization.

关 键 词：指数同步 模糊细胞神经网络 反应扩散 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]