离散时滞标准神经网络模型及其应用 |
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作者姓名: | 刘妹琴 |
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作者单位: | 浙江大学电气工程学院系统科学与工程学系,杭州,310027 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(批准号:60504023)和浙江省教育厅科研项目资助(20050905) |
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摘 要: | 为了能够方便地分析离散递归神经网络(RNN)的稳定性,以及解决目前比较难的离散非线性系统的控制器的综合等问题,类似于鲁棒控制中的标准模型,提出一种新的神经网络模型——离散时滞标准神经网络模型(DDSNNM),它由离散线性动力学系统和有界静态时滞(或非时滞)非线性算子连接而成。利用不同的Lyapunov泛函和S方法推导出基于线性矩阵不等式(或非线性矩阵不等式)的DDSNNM全局渐近稳定性和全局指数稳定性的充分条件。大多数离散时滞(或非时滞)RNN稳定性分析或包含神经网络的非线性控制系统都可以转化为DDSNNM形式,从而进行稳定性分析或镇定控制。从DDSNNM应用于离散时滞细胞神经网络(CNN)的稳定性分析以及非线性控制系统的综合实例可以看出,DDSNNM不仅使得大多数RNN的稳定性判定简单易行,而且为非线性系统的控制器设计提供新的思路。
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关 键 词: | 时滞标准神经网络模型 DSNNM 线性矩阵不等式 稳定性 广义特征值问题 离散时间 非线性控制 |
收稿时间: | 2005-03-04 |
修稿时间: | 2005-03-042005-09-12 |
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