连续时间时滞递归神经网络的稳定性 王占山 2007年

资 源 简 介

连续时间时滞递归神经网络的稳定性 王占山 2007年

详 情 说 明

王占山教授2007年关于连续时间时滞递归神经网络稳定性的研究是该领域的重要文献之一。文章重点探讨了具有时滞特性的递归神经网络在连续时间域中的稳定性问题，这类网络在模式识别、信号处理和优化计算等应用中具有重要价值。

研究采用Lyapunov泛函方法作为主要分析工具，通过构造适当的能量函数来评估系统的动态行为。针对时滞导致的系统动态特性变化，论文提出了改进的稳定性判据，能够更准确地描述时滞对网络收敛性的影响。分析过程考虑了不同时滞类型的影响，包括固定时滞和时变时滞两种情况。

在理论推导方面，作者建立了保证网络全局渐近稳定性的充分条件，这些条件通常表示为线性矩阵不等式形式，便于实际应用中的验证。研究还讨论了时滞上界与网络参数之间的关系，为网络设计提供了理论指导。