时滞忆阻脉冲BAM神经网络的拉格朗日稳定性分析与验证
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更新于2024-08-28
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本文主要探讨了一种基于忆阻的脉冲BAM(双向 associative memory, BAM)神经网络在拉格朗日稳定性方面的研究。BAM神经网络是一种模仿人类大脑记忆功能的数学模型,其特点是能够同时处理并存储多组输入数据,常用于模式识别和自适应控制等领域。在实际应用中,特别是在存在时滞的情况下,网络的稳定性分析至关重要。
作者易书明和蹇继贵针对这类带有时滞的忆阻脉冲BAM神经网络,采用Lyapunov函数和不等式方法进行深入分析。Lyapunov函数是系统稳定性分析的重要工具,它能用来判断系统是否稳定,以及其稳定性类型。通过构造适当的Lyapunov函数,并结合不等式技巧,他们获得了时滞忆阻脉冲BAM神经网络的拉格朗日稳定性的充分条件。这意味着只要满足这些条件,网络就能保持稳定,且能估计出全局指数吸引集,即系统趋向稳定的特性。
拉格朗日稳定性是系统稳定性的一种形式,它关注的是系统在受扰动后能否回到初始状态或吸引子,这在控制理论中具有广泛的应用。通过这种方法,研究人员不仅验证了理论的准确性,还为实际工程设计和系统优化提供了重要的理论依据。
值得注意的是,这项研究得到了国家自然科学基金的支持,反映了该领域的研究热度和重要性。此外,蹇继贵作为通信作者,他的研究方向包括系统的稳定性、神经网络理论和非线性系统控制,这表明他在这个领域的深厚背景和专业能力。
这篇论文对于理解带时滞忆阻脉冲BAM神经网络的稳定性特性有重要意义,对于设计和优化具有此类特性的控制系统提供了新的理论基础,同时也展示了Lyapunov函数和不等式方法在神经网络稳定性分析中的实用价值。
2021-09-26 上传
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