时滞脉冲切换神经网络的鲁棒指数稳定性  

Robust Exponential Stability of Impulsive Switched Neural Networks Systems with Time Delays

作　　者：薛焕斌 

机构地区：[1]韩山师范学院数学与统计学院,广东潮州521041 [2]西南交通大学力学与工程学院,四川成都610031

出　　处：《应用数学》2018年第1期108-116,共9页Mathematica Applicata

基　　金：国家自然科学基金(11572264);广东省普通高校青年创新人才项目(2016KQNCX103;2015KQNCX095);韩山师范学院青年科学基金(LQ201301)

摘　　要：本文研究具有时间滞后和脉冲效应的切换区间细胞神经网络的鲁棒指数稳定性.利用M-矩阵的性质和平均驻留时间方法,研究了时滞切换脉冲神经网络在参数扰动和限制切换下的指数稳定性,并得到确保系统全局指数稳定的充分条件.得到的结论是显式结构,有利于实际工程应用.In this paper, the robust exponential stability of a class of switched interval cellular neural networks systems with impulsive effect and time delays is investigated. By using the M-matrix property and average dwell time approach, we study the exponential stability of constrained switching delay neural networks with impulsive effect and parameter perturbations, and the sufficient conditions to ensure the robust exponential stability of the system were derived. The proposed criteria are explicit form,and it is convenient for them to be practically applied.

关 键 词：神经网络 鲁棒稳定性 时滞 脉冲干扰 切换信号 平均驻留时间 

分 类 号：O175.14[理学—数学] O317[理学—基础数学]