不确定随机离散分布时滞神经网络的鲁棒稳定性分析

本文主要探讨了"不确定随机离散分布时滞神经网络的鲁棒稳定性"这一主题。研究者采用伊藤引理（Itô's differential formula）和不等式分析技巧，针对一类包含随机扰动与不确定性扰动的神经网络模型进行了深入研究。在神经网络设计中，时滞是常见的复杂特性，而分布时滞则增加了系统的动态复杂性。作者关注的是这类系统在存在不确定性和随机因素的情况下，如何保持其稳定性的关键问题。 他们通过构建适当的Lyapunov泛函，将鲁棒稳定性问题转化为线性矩阵不等式（LMI）的形式。这是一种数学工具，能有效地量化系统的稳定性，使得稳定性分析过程更为便捷，可以利用专门的LMI工具箱进行验证。这种转化使得理论分析更具可操作性，对于实际工程应用具有很高的实用价值。 此外，文章指出研究的主要目的是为了解决在实际环境中的问题，例如在控制系统或信号处理中，由于外部干扰、硬件故障或其他不可预测因素可能导致的系统性能下降。通过理论上的鲁棒稳定性分析，可以确保系统在面对这些扰动时仍能维持在预定的稳定状态。 作者们的研究基于重庆市科委自然科学基金和教委基金的资助，分别来自2006年和2008年的项目，展示了他们在非线性系统、网络控制、信息安全、计算智能和数据挖掘等多个领域的专业知识。论文的结论通过仿真结果得到了进一步验证，这不仅增强了理论分析的可信度，也为后续研究提供了实证依据。 这篇论文为不确定随机离散分布时滞神经网络的鲁棒稳定性分析提供了一个有效的理论框架和实践方法，对于提高此类系统在实际应用中的稳健性和可靠性具有重要意义。