具有马尔可夫跳跃参数的变时滞静态神经网络的全局指数稳定性

具有马尔可夫跳跃参数的变时滞静态神经网络的全局指数稳定性

王顺康, 王林山

中国海洋大学数学系, 山东青岛 266071

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2006-10-24 发布日期:2006-10-24
通讯作者: 王顺康

Global exponential stability for static neural network models with time-varying delays and Markovian jumping parameters

WANG Shun-kang, WANG Lin-shan

Department of Mathematics, Ocean University of China, Qingdao 266071, Shandong, China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2006-10-24 Published:2006-10-24
Contact: WANG Shun-kang

摘要/Abstract

摘要： 利用李雅普诺夫泛函方法和线性矩阵不等式技巧研究了具有变时滞和马尔可夫跳跃参数的静态神经网络的全局指数稳定性,给出了一个判断全局指数稳定性的简洁易行的代数判据。

关键词: 全局指数稳定性, 李亚普诺夫泛函 , 马尔可夫跳跃参数, 线性矩阵不等式

Abstract: By using the Lyapunov-Krasovskii functional theory and the linear matrix inequality (LMI) approach, the global exponential stability of static neural network models with time-varying delays and Markovian jumping parameters was studied. A criterion of the global exponential stability was derived.

Key words: Lyapunov functional , Markovian jumping parameters, linear matrix inequality, global exponential stability

中图分类号:

O175

王顺康,王林山 . 具有马尔可夫跳跃参数的变时滞静态神经网络的全局指数稳定性[J]. J4, 2008, 43(4): 81-84 .

WANG Shun-kang,WANG Lin-shan . Global exponential stability for static neural network models with time-varying delays and Markovian jumping parameters[J]. J4, 2008, 43(4): 81-84 .

参考文献

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