多时变时滞神经网络全局指数稳定分析

"多时变时滞神经网络的全局指数稳定 (2005年) - 王占山, 张化光" 这篇2005年的论文关注的是多时变时滞神经网络的全局指数稳定性问题。在神经网络的研究中，时滞现象通常会引入额外的复杂性，可能导致系统的不稳定。时滞可以由信号传输延迟、数据处理延迟或其他动态过程中的延迟引起。论文的作者们通过构建Lyapunov-Krasovskii泛函来解决这个问题，这是一种在稳定性分析中常用的工具。 Lyapunov稳定性理论是控制理论的核心部分，用于判断系统是否稳定。Krasovskii泛函是Lyapunov泛函的一种扩展，特别适用于处理包含时滞的系统。在这种情况下，它允许作者们不依赖于神经网络激励函数的特定性质（如有界性、单调性和可微性）来分析系统的稳定性。这意味着论文提出的方法对更广泛的神经网络模型适用。 论文的主要贡献在于得到了一个新的充分条件，确保神经网络的平衡点不仅是唯一的，而且是全局指数稳定的。全局指数稳定性意味着系统无论从哪个初始状态出发，都能以指数速度收敛到稳定状态，这是系统设计中非常理想的特性。这个新条件以线性矩阵不等式（LMI）的形式给出，使得验证条件变得直观且计算上可行。 此外，作者通过注释和与其他文献的结果对比，证明了他们提出方法的有效性和实用性。这种方法的创新性和实用性对于理解和设计具有时滞的神经网络系统具有重要意义，特别是在控制理论和应用领域，例如神经网络控制、故障诊断和容错控制等。 关键词包括自动控制技术、时滞神经网络、多时变时滞、指数稳定以及Lyapunov-Krasovskii泛函，这些关键词反映了论文的核心研究内容和所涉及的技术领域。这篇论文是由王占山和张化光合作完成，分别在东北大学和沈阳理工大学从事神经网络动态特性和非线性控制的研究。他们的工作为解决具有复杂时滞特性的神经网络稳定问题提供了新的理论依据。