基于时变间隔时滞的神经网络新稳定性准则研究

"时变间隔时滞神经网络的新型稳定性准则" 时变间隔时滞神经网络的稳定性分析是当前研究的热点话题。时变间隔时滞神经网络是指神经网络中的时滞是可变的，可能会影响神经网络的稳定性。为解决这个问题，本文提出了一种新的时滞相关稳定性准则。 时变间隔时滞神经网络的稳定性分析可以使用 Lyapunov 函数来解决。 Lyapunov 函数是一种数学工具，用于分析动态系统的稳定性。对于时变间隔时滞神经网络，可以通过构建一个新的 Lyapunov 函数来分析其稳定性。该 Lyapunov 函数使用了时滞的下界信息，能够更好地反映时变间隔时滞神经网络的稳定性。 此外，本文还提出了一个增强的 Lyapunov 函数，该函数包含一些三重积分项。这种增强的 Lyapunov 函数能够更好地捕捉时变间隔时滞神经网络的稳定性信息。 线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequality，LMI）是一种常用的方法来分析时变间隔时滞神经网络的稳定性。 LMI 方法可以将稳定性问题转化为一个线性规划问题，从而可以使用线性规划工具来解决。 本文的主要贡献在于提出了一个新的时滞相关稳定性准则，该准则可以更好地处理时变间隔时滞神经网络的稳定性问题。该准则可以应用于各种领域，例如图像识别、自然语言处理和机器学习等。 本文的主要贡献可以概括为以下几个方面： 1. 提出了一个新的时滞相关稳定性准则，该准则可以更好地处理时变间隔时滞神经网络的稳定性问题。 2. 构建了一个新的 Lyapunov 函数，该函数使用了时滞的下界信息，能够更好地反映时变间隔时滞神经网络的稳定性。 3. 提出了一个增强的 Lyapunov 函数，该函数包含一些三重积分项，能够更好地捕捉时变间隔时滞神经网络的稳定性信息。 4. 应用 LMI 方法来分析时变间隔时滞神经网络的稳定性问题，该方法可以将稳定性问题转化为一个线性规划问题。 本文的研究结果可以应用于各种领域，例如图像识别、自然语言处理和机器学习等，具有重要的理论和实践意义。