中立联想记忆神经网络的全局鲁棒稳定性新判定准则

本文主要探讨了中立联想记忆神经网络在面对离散时滞和参数范数有界的不确定性情况下的全局渐近鲁棒稳定性问题。研究者利用范数理论和矩阵不等式分析方法，构建了一个有效的Lyapunov-Krasovskii泛函，旨在推导出一个独立于时滞的新稳定性判定准则。这个准则的优势在于它减少了未知参数的数量，降低了计算复杂度，使得实际应用中的稳定性验证更为便捷。 中立联想记忆神经网络是一种特殊的神经网络结构，其特点是结合了内存单元，可以处理时间序列数据和模式识别任务。本文关注的是这类网络在存在时滞（即网络响应速度受过去状态影响）和参数不确定性时的稳定性保障，这是神经网络设计中的关键问题，因为它直接影响到网络的性能和对输入噪声的抵抗能力。 鲁棒稳定性分析是确保系统在面对外界干扰或内部参数变化时仍能维持稳定的重要手段。通过构建Lyapunov函数，研究者能够量化网络的稳定性，证明其在任何初始条件下都能收敛到一个稳定的状态。在本文中，新推导出的判定准则对于确定网络的平衡点是否具有全局渐近鲁棒稳定性起到了关键作用，这对于实际神经网络的设计和控制有着重要意义。 作者团队由三位专家组成，包括冯伟副教授、吴海霞副教授和但松健副教授，他们的研究领域涵盖了非线性系统分析、网络控制与优化、神经网络动力学以及数据挖掘和计算机仿真等多个方面。他们合作完成了这项关于中立联想记忆神经网络鲁棒稳定性的深入研究，并通过仿真算例验证了新稳定性准则的有效性，这表明他们的工作不仅理论性强，而且具有实践指导价值。 本文的研究成果不仅对理论研究有所贡献，还为实际应用提供了实用的工具，特别是在需要考虑时滞和参数不确定性的复杂环境中。中图分类号B.C.#反映了该研究属于控制科学与工程领域，而文献标志码+和文章编号表明其在学术期刊上的权威性和可追踪性。这篇论文对于理解中立联想记忆神经网络的鲁棒稳定性及其在实际系统中的应用具有很高的参考价值。