摘要：本文研究一类具有区间时变时滞的静态递归神经网络的稳定性. 首先构造一种新的, 包含了一个二重积分和三重积分项的李雅普诺夫克拉索夫斯基泛函, 然后利用了时滞时变导数的上下界, 并利用不等式进行时滞分解, 紧接着利用凸结合的思想得到一个新的线性矩阵不等式, 利用舒尔补的性质证明线性矩阵不等式小于零成立, 从而表示出新的渐近稳定性的条件, 得到李雅普诺夫克拉索夫斯基泛函的稳定性条件. 最后, 选择三个数值例子进行仿真以证明所提出方法的准确性. 

关键词:静态神经网络, 时滞时变, 线性矩阵不等式

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摘要

ABSTRACT

一 绪论-1

1. 1神经网络的简介-1

1. 2神经网络的发展历史-1

1. 3神经网络的分类-2

1. 4神经网络的研究目的和意义-2

二 静态神经网络模型的稳定性-4

2. 1[1]李雅普诺夫渐进稳定定理-4

2. 2符号-4

2. 3问题描述-4

2. 4主要结果-5

2. 5证明-7

三 数例仿真-11

四 结论-13

参考文献-14