中国博士后科学基金(XM201310)
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- 带区间时变时滞的BAM神经网络渐近稳定性
- 2014年
- 针对一类具有区间时滞和随机干扰的BAM神经网络的全局渐近稳定性问题,通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,应用随机分析和自由权值矩阵方法,并考虑时滞区间范围,得到了新的稳定性充分条件。该条件能够保证时滞BAM神经网络在均方意义下是全局渐近稳定的,同时适用于快时滞和慢时滞,其适用范围更广。最后,通过一个仿真实例证明了定理的有效性。
- 吴海霞
- 关键词：双向联想记忆神经网络全局渐近稳定性区间时滞
- 中立联想记忆神经网络鲁棒稳定性新准则
- 2015年
- 针对一类具有离散时滞和参数范数有界的不确定性中立联想记忆神经网络的全局渐近鲁棒稳定性问题进行了研究。通过应用范数理论和矩阵不等式分析方法,并构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,推导出了与时滞无关的新稳定性判定准则,用于保证神经网络的平衡点是全局渐近鲁棒稳定的。该准则中包含的未知参数少、计算复杂度低,易于验证。仿真算例验证了新判定准则的有效性。
- 冯伟吴海霞但松健
- 关键词：鲁棒稳定性离散时滞范数有界李雅普诺夫泛函
- 基于凸多面体方法的时滞和连续系统稳定性分析
- 2014年
- 针对一类状态向量中含有时滞和的连续系统,研究其时滞相关稳定性问题。利用凸组合方法和积分不等式并构造合适的李雅普诺夫泛函,以线性矩阵不等式形式给出了保证系统稳定的时滞相关充分条件,该线性矩阵不等式形式的系统稳定条件易于验证。由于在对李雅普诺夫泛函求导过程中使用了凸多面体方法,使得所得到的结论具有更小的保守性,仿真算例验证了结论的有效性。
- 吴海霞冯伟邹晓兵
- 关键词：稳定性时滞李雅普诺夫泛函
- 不确定离散时滞中立神经网络鲁棒稳定性分析
- 2014年
- 针对一类具有离散时滞和参数范数有界的不确定性中立神经网络的全局渐近鲁棒稳定性问题,通过应用范数和矩阵不等式分析方法,构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,得到了新的与时滞无关的稳定性充分条件。该条件能够保证离散时滞中立神经网络在平衡点全局渐近鲁棒稳定。与现有文献中大多数LMI形式的稳定性准则不同,该稳定性判定准则中未知参数少且计算复杂度低,易于计算验证。最后,一个仿真算例验证了结论的有效性。
- 吴海霞
- 关键词：离散时滞范数有界李雅普诺夫泛函
