基于LMI的中立型Hopfield神经网络的稳定性

摘要：

为了更加深入地了解神经网络的复杂性,本文研究了中立型Hopfield神经网络模型,对该模型的稳定性的判定进行了探讨.通过构造合适的Lyapunov泛函,借助线性矩阵不等式(LMI)的一些技巧以及Lyapunov-Krasovskii稳定性理论,给出了该神经网络模型稳定的充分条件,以及模型稳定时中立项所必须满足的必要条件.给出的结果改进了已有的结论和方法,在一定程度上降低了求解的难度,在实际应用方面更加简捷方便.仿真实例表明了算法的有效性,以及所存在的保守性.

关键词： 中立系统 神经网络 稳定性分析 线性矩阵

作者: 佘秋野 陈丽换 张玉民 郭雷

作者单位: 东南大学自动化研究所,南京,210096 金陵科技学院机电工程学院,南京,210001

会议类型: 国内会议

会议名称: 2005全国自动化新技术学术交流会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 162-164

在线出版日期: 2005-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）