时变时滞下不确定脉冲神经网络的鲁棒指数稳定性新准则

本文探讨了离散时间不确定脉冲神经网络在时变时滞条件下的鲁棒指数稳定性问题。作者通过对Lyapunov函数理论的巧妙应用，结合Razumikhin方法，提出了针对这类系统的新稳定性和分析框架。在研究过程中，重点在于证明即使在网络受到一定范围内的脉冲扰动时，神经网络仍能维持其鲁棒指数稳定性。这意味着，尽管脉冲输入本身可能不具有鲁棒稳定性，但通过精心设计的控制策略，它们能够有效地增强网络的稳定性。 研究者强调了时变时滞对系统动态行为的影响，这在实际神经网络设计中是一个关键因素，因为许多生理过程的时间延迟并非固定不变。他们通过构建合适的Lyapunov函数来确保系统的稳定性边界，这是一种衡量系统稳定性的标准工具，特别是对于存在不确定性的情况。 Razumikhin技术在此起到了关键作用，它是一种分析非线性系统稳定性的有力工具，尤其适用于处理包含时滞的复杂系统。通过运用这种技术，研究人员能够在脉冲频率、强度和其他参数变化下，为网络的稳定性和性能提供量化界限。 论文还提供了若干实例和仿真结果，这些实证分析强有力地验证了新提出的鲁棒指数稳定性的准则的有效性和优越性。值得注意的是，这是第一次在文献中报道针对具有时变时滞的离散时间神经网络，尤其是在脉冲输入下的鲁棒指数镇定研究，这为该领域的理论发展和实际应用开辟了新的可能性。 这项工作不仅深化了我们对离散时间不确定脉冲神经网络稳定性的理解，也为设计更可靠的控制系统和处理实际问题提供了理论依据。这对于工程实践中的控制系统设计、人工智能和生物神经网络模型等领域具有重要的实践意义。