一类细胞神经网络的时滞相关全局稳定性判据
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作者:
作者单位:

(1.河北工程大学理学院,河北邯郸 056001;2.河北科技大学理学院,河北石家庄 050018;3.南京航空航天大学自动化学院, 江苏南京 210016)

作者简介:

郗多明(1958-),男,江苏徐州人,副教授,主要从事运筹学与控制论方面的研究

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Delay-dependent global asymptotic stability criteria for a class of cellular neural networks
Author:
Affiliation:

(1. Colleges of Sciences, Hebei University of Engineering, Handan Hebei 056001, China;2. College of Sciences, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang Hebei 050018, China;3.College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing Jiangsu 210016, China )

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    摘要:

    研究了一类带有离散和分布时间滞后的不确定时滞细胞神经网络(DCNN)的全局渐进稳定性。应用李亚普诺夫稳定性理论,构造李亚普诺夫泛函,结合Leibniz-Newton公式,给出一个关于时滞细胞神经网络的新颖的全局渐进稳定性判据,所得出的结论依赖于时间滞后的最大值并且以线性矩阵不等式的形式给出。最后给出一个数值例子来说明所提判据的有效性和可行性。

    Abstract:

    The global asymptotic stability for a class of uncertain delayed cellular neural networks (DCNN) with discrete and distributed time-varying delays is studied in this paper.By using Lyapunov stability theory to construct a Lyapunov-Krasovskii function, and combining Leibniz-Newton formula, we get a novel global asymptotic stability criteria for DCNN.The final results are proposed via LMI approach. An numerical example is given to illustrate the effectiveness and feasibility of our proposed approach.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

郗多明,何海阔,仇计清,高志峰.一类细胞神经网络的时滞相关全局稳定性判据[J].河北科技大学学报,2008,29(3):188-193

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  • 收稿日期:2008-03-27
  • 最后修改日期:2008-05-04
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  • 在线发布日期: 2013-08-19
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