混合时滞与反应扩散下脉冲模糊Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性提升

本文探讨了一类具有混合时滞和React扩散特征的脉冲模糊Cohen-Grossberg神经网络（Fuzzy Cohen-Grossberg Neural Networks, FCGNNs）的全局指数稳定性问题。混合时滞，即包括时变延迟和连续分布的延迟，是网络系统中常见的非线性特性，这在实际应用中可能影响系统的动态行为。脉冲影响在这种模型中起着关键作用，因为它可能导致在网络状态突然改变或突变时，系统的响应特性。 Cohen-Grossberg神经网络是一种模仿生物神经系统工作原理的人工神经网络，其结构和学习规则有助于解决复杂的非线性问题。在本文中，作者利用Lyapunov函数、Poincaré积分不等式和线性矩阵不等式（LMI）方法，这是一种数学工具，用于分析系统的稳定性。这些方法被用来寻找保证混合时滞和React扩散条件下，神经网络的平衡点具有全局指数稳定性的新条件。指数稳定性意味着系统的响应能够快速且稳定地趋近于零，即使初始条件有所变化，这种特性对于控制系统的长期性能至关重要。 与已有的稳定性条件相比，本文提出的条件更为精确，不那么保守，这意味着它们能提供更精确的稳定性边界，有利于设计出性能更好的系统。这在工程实践中具有重要意义，因为设计师可以通过这些条件优化网络参数，确保系统在实际运行中的稳定性和鲁棒性。 为了验证理论结果，作者给出了具体的实例分析，展示了理论方法的有效性和优越性。这些实例可能包括神经网络应用于如控制系统、信号处理、模式识别等领域时的具体应用情景，其中混合时滞和React扩散的存在是不可或缺的特性。 这篇发表在Elsevier期刊上的研究深入探讨了脉冲模糊Cohen-Grossberg神经网络在混合时滞和React扩散影响下的全球指数稳定性，为理解和控制这类复杂系统提供了新的理论框架和设计指导。对于从事神经网络、控制理论或信号处理领域的研究人员和工程师来说，这项工作具有重要的参考价值。