刘丽缤, 游星星, 潘和平.具有不可微时变时滞四元数神经网络的全局μ-稳定性[J].重庆工商大学自然科学版,2019,36(5):52-57
具有不可微时变时滞四元数神经网络的全局μ-稳定性
Global μ-stability of Quaternion-valued Neural Networks with Non-ifferentiable Time-varying Delays
  
DOI:
中文关键词:  四元数神经网络;不可微时变时滞;全局μ-稳定性  线性矩阵不等式
英文关键词:quaternion-valued neural networks  non-differentiable time-varying delays  global μ-stability  linear matrix inequality
基金项目:
作者单位
刘丽缤, 游星星, 潘和平 1.重庆工商大学 财政金融学院,重庆4000672.重庆交通大学 经济与管理学院重庆 400074 
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中文摘要:
      稳定性是实值、复值、四元数神经网络在众多领域应用中首要关心的问题,针对具有不可微时变时滞的四元数神经网络的全局μ-稳定性问题,提出了在不要求网络可分解情况下的充分性判据;将四元数神经网络整体考虑,通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,运用自由权矩阵和矩阵不等式等技术,获得了所研究网络平衡点的全局μ-稳定性的充分性条件,给出的稳定性判据是四元数线性矩阵不等式表示的,同时将所得结果与已有的结果进行了对比;最后通过一个数值仿真实例验证了结果的有效性.
英文摘要:
      Stability is the primary concern of real-valued, complex valued, quaternion-valued neural networks in many applications.In the case where the quaternion-valued neural networks(QVNNs) with non-differential time-varying delays is not required to be separated, the sufficiency criterion of the globalμ-stability problem for networks is proposed.By constructing the appropriate Lyapunov Krasovskii functional, using the techniques of free weight matrix and matrix inequality, the sufficient conditions for the globalμ-stability of the equilibrium point of the network under study are obtained.The linear matrix inequalities global μ-stability criterion is provided in the form of quaternion valued linear matrix inequality (QVLMI).In addition, the results are compared with the existing results.Finally, a numerical example is also given to illustrate the validity and feasibility of the conclusion.
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