时滞依赖的变延时细胞神经网络的指数稳定性

细胞神经网络(CNNS)由于有许多重要的应用价值，所以它的稳定性分析一直是神经网络领域里的一个重要课题．近年来，神经动力系统的定性分析吸引了众多学的关注．在神经网络的电子器件实现中，出现了许多问题，诸如：转换延时，积分器，连接延时等．在这种情况下，在系统模型中一定要引进一个延时参数．要制造高质量的微电子神经网络，研究带有延时的神经动力行为是特别重要的．献1～11]研究了时滞神经网络的全局稳定性；献5，9，12，13]给出了有关延时细胞神经网络(DCNNs)全局稳定的充分条件，但是在这些章中，细胞的输出函数要求是一个分段线性函数并且延时是一个常量；献10，13]虽然不再要求细胞的输出函数为分段线性函数，但是仍要求它的延时项是一个常数．在Lyapunov稳定性理论及矩阵不等式的基础上，给出了一个保证变延时细胞神经网络平衡点存在唯一并且全局指数稳定的充分条件．这个条件对参数变延时做了一个限制．给出了一个具体的数值例子及其仿其结果来说明我们结果的可行性．

Delay-dependent Exponential Stability for Cellular Neural Networks with Time-varying Delays