离散与分布时滞下复值神经网络的脉冲稳定性分析

本研究论文探讨了离散时间复值神经网络在同时存在离散和分布式时变延迟条件下的稳定性脉冲效应。论文的作者们，Qiankun Song、Zhenjiang Zhao、Yurong Liu等人分别来自中国重庆交通大学数学系、湖州师范学院数学系以及中国扬州大学数学系，以及沙特阿拉伯吉达阿卜杜勒阿齐兹大学工程学院的通信系统与网络研究小组。他们的研究聚焦于复杂数值环境中的神经网络动态，这是因为在许多实际应用中，如信号处理、控制系统和机器学习，复数域的神经网络模型能够更好地捕捉和处理非线性现象。 文章的核心内容主要围绕以下几个方面展开： 1. 问题背景：离散时间复值神经网络因其灵活性和在处理多维数据上的优势，在现代信息技术中扮演着重要角色。然而，网络的稳定性受到时变延迟的影响，特别是当这种延迟是离散的和分布式的，可能会导致不稳定的行为。因此，研究者们对这类网络的脉冲效应及其对稳定性的影响具有重要意义。 2. 研究目标：论文的目标是寻找确保离散时间复值神经网络在具有离散和分布式时变延迟情况下稳定的充分条件。这些条件有助于设计和优化控制策略，以确保网络在实际应用中的性能和鲁棒性。 3. 方法论：作者们可能采用了系统理论中的分析工具，如Lyapunov函数、不等式技术以及脉冲控制理论，来分析系统的动态行为。他们可能通过构造适当的Lyapunov函数并对其导数进行处理，来证明网络的稳定性。 4. 研究成果：论文中可能提出了若干新颖的稳定性定理，通过数值分析或严格的数学推导，展示了如何通过施加适当的脉冲控制来改善网络的稳定性。这些结果对于设计实时性强、对延迟敏感的复杂网络系统有着直接的实际应用价值。 5. 文章进展：论文经历了从接收、修订到最终接受的流程，表明研究过程严谨，并且在2015年5月14日在线发布，为相关领域的学者提供了及时的研究成果。 这篇论文深入研究了离散时间复值神经网络中离散和分布式时变延迟带来的脉冲效应对稳定性的影响，为设计和控制此类系统提供了理论支持，对推进复杂系统稳定性理论的发展具有重要贡献。