时滞中立型神经网络全局渐近稳定性

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针对具有时变时滞的中立型Hopfield神经网络,在对时变时滞的合理假设下,文中通过构造适当的Lyapunov泛函,提出了一种新的方法判定时变时滞中立型Hopfield神经网络系统的全局一致渐近稳定性。所得判据是建立在一个代数Riccati方程及其对应离散Lyapunov方程存在对称正定解之上的,并得出了易于计算机仿真实现的线性矩阵不等式的判据形式,仿真验证了结果的有效性。 Aiming at the neutral Hopfield neural networks with time-varying delays, under the reasonable assumption of time-varying delay, a new method to determine the time-varying delay neutral Hopfield neural networks by constructing suitable Lyapunov functional is proposed. The globally consistent asymptotic stability of the system. The obtained criterion is based on the existence of symmetric positive definite solution to an algebraic Riccati equation and its corresponding discrete Lyapunov equation. The criterion form of linear matrix inequalities that is easy to be implemented by computer simulation is obtained. The simulation results verify the validity of the results.
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