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具有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。通过对这类神经网络模型进行深入研究，作者们运用了范数理论和矩阵不等式分析方法，构建了一种创新的Lyapunov-Krasovskii泛函，这一工具在控制理论中被广泛应用，用于分析系统的稳定性。 作者们的关键贡献在于推导出了一种新的稳定性判定准则，这个准则独立于时滞因素，使得神经网络的平衡点能够被证明是全局渐近鲁棒稳定的。这个准则的优点在于它包含的未知参数较少，降低了计算的复杂度，对于实际应用中的参数估计和控制器设计提供了便利，验证起来更加直观且有效。 文中提到的研究背景可能涉及到了多个基金项目的支持，包括国家自然科学基金、重庆市博士后基金以及重庆教委科技项目，这表明这项工作得到了多方面的学术和财政支持。作者阵容包括冯伟副教授，他专注于非线性系统分析、网络控制与优化；吴海霞副教授和但松健副教授分别在神经网络、基因调控网络动力学和数据挖掘、计算机仿真等领域有所专长。 文章的关键点在于总结和提出了新的鲁棒稳定性分析方法，这对于理解如何处理不确定性和时滞对神经网络性能的影响具有重要意义，同时也为设计更稳健的控制策略提供了理论基础。此外，通过仿真算例的验证，研究结果得到了实际应用的支持，进一步证实了新准则的有效性和实用性。 因此，本文不仅深化了对中立联想记忆神经网络稳定性的理解，还为相关领域的研究人员提供了一个实用的设计和分析工具，有助于提高神经网络在实际问题中的鲁棒性和性能。