线性耦合多时滞神经网络同步稳定性分析

"这篇论文由王占山和宫大为撰写，主要研究的是具有多时滞的一列线性耦合神经网络的同步稳定性问题。研究采用了线性矩阵不等式（LMI）方法，该方法在解决这类问题时具有实用性和高效性。作者的研究成果不仅改进，而且扩展了早期关于神经网络同步稳定性的理论。该论文受到博士研究生高等教育专项基金（编号200801451096）和国家自然科学基金（编号61074073和61034005）的支持。" 在神经网络领域，同步稳定性是一个重要的课题，它涉及到网络中的各个节点能否保持一致的行为，这对于神经网络的性能和应用至关重要。例如，在模式识别、信号处理和计算任务中，稳定的同步能够增强网络的整体计算能力。王占山和宫大为的研究关注的是一列线性耦合的神经网络，这些网络节点之间存在延迟效应，这在实际系统中是常见的现象，如通信网络和生物神经系统。 论文使用LMI方法来分析和证明网络的同步稳定性。LMI是一种非保守的分析工具，它可以有效地处理时滞问题，并提供数值解的可行性条件。通过构建适当的LMI模型，研究人员能够对系统的稳定性进行全局评估，而不仅仅是局部稳定性。这种方法的优势在于，它可以简化复杂的动态系统分析，提供易于求解的数学形式，从而得出网络同步的充分条件。 论文中提到的“多时滞”是指网络节点之间的交互不仅存在单一的延迟，而是可能有多个不同的延迟时间。这种复杂性增加了分析的难度，但也是现实世界中常见的情况，比如在网络传输或生物过程中的延迟。通过考虑这些时滞，研究结果将更适用于实际的神经网络系统。 此外，王占山是东北大学的一位教授，他的研究兴趣包括神经动力学系统的不稳定性和故障诊断、自适应控制等。他的工作为神经网络领域的理论发展和实际应用提供了有价值的贡献。通过邮箱zhanshan_wang@163.com可以联系到他，以获取更多关于此研究的信息。 这篇论文深入探讨了具有多时滞的线性耦合神经网络的同步稳定性问题，采用LMI方法提出了解决方案，这对理解和改善神经网络的性能具有重要意义，也为后续的相关研究奠定了基础。