脉冲时滞G-Hopfield神经网络的稳定性分析  

Stability Analysis for G-Hopfield Neural Networks with Pulse Delay

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作  者:高丽丽[1] 潘玉荣[1] 夏福全[1] GAO Lili;PAN Yurong;XIA Fuquan(School of Mathematics and Physics,Bengbu University,Bengbu 233030,China)

机构地区:[1]蚌埠学院数理学院,安徽蚌埠233030

出  处:《宿州学院学报》2024年第12期6-12,共7页Journal of Suzhou University

基  金:蚌埠学院自然科学重点项目(2020ZR04zd);蚌埠学院科研启动基金(BBXY2020KYQD05);蚌埠学院教学研究项目(2020SYKC5);安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2021A1128)。

摘  要:研究了一类G-布朗运动驱动的脉冲时滞随机Hopfield神经网络的稳定性问题。在次线性期望框架下,根据均方指数输入对状态稳定性的定义,构造了随机神经网络系统均方指数稳定的条件。引入由G-布朗运动驱动的随机系统,应用G随机分析理论,借助G-Ito公式、数学归纳法和一些不等式的放缩技巧,得到了系统平凡解的均方指数输入对状态稳定性的一组充分性判定条件。最后,通过算例所得检验结果的应用。The stability problem of a class of G-Brownian motion driven pulse delayed random Hopfield neural networks is studied.Under the framework of sublinear expectation,the conditions for mean square exponential stability of a stochastic neural network system are constructed based on the definition of mean square exponential input for state stability.Introducing a stochastic system driven by G-Brownian motion,applying the theory of G-stochastic analysis,and utilizing the G-Ito formula,mathematical induction,and scaling techniques of some inequalities,a set of sufficient conditions for determining the stability of the system′s trivial solution′s mean square exponential input is obtained.Finally,the application of the test results were obtained through examples.

关 键 词:G-布朗运动 随机HOPFIELD神经网络 均方指数输入对状态稳定 

分 类 号:O231.3[理学—运筹学与控制论]

 

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