基于Markovian切换的时滞回归神经网络Lagrange全局均方指数稳定
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中央高校基本科研业务费青年教师科研创新能力培育项目(2015B19814)


Mean-square global exponential stability in Lagrange sense for delayed recurrent neural networks with Markovian switching
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    摘要:

    对一类激励函数是Lurie型(包括有界和无界激励函数)的具有Markovian切换的时滞回归神经网络的Lagrange全局均方指数稳定性进行了研究,得到了回归神经网络在Markovian切换状态下的Lagrange全局均方指数稳定的充分判据,并通过数值例子验证了所得结论的正确性和有效性.

    Abstract:

    In this paper,the mean-square global exponential stability in Lagrange sense for delayed recurrent neural networks with Markovian switching is studied.We consider the Lurie-type activation functions,which include both bounded and unbounded activation functions.A sufficiency criterion for mean-square exponential stability of recurrent neural networks with Markovian switching is obtained.Finally,a numerical simulation example is provided to examine the correctness and effectiveness of our result.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈求新,时正华.基于Markovian切换的时滞回归神经网络Lagrange全局均方指数稳定[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2016,8(5):433-438
CHEN Qiuxin, SHI Zhenghua. Mean-square global exponential stability in Lagrange sense for delayed recurrent neural networks with Markovian switching[J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2016,8(5):433-438

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  • 收稿日期:2016-01-14
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  • 在线发布日期: 2016-10-26
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