基于忆阻器时滞神经网络的全局稳定性新判据-论文.pdf

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1、第41卷第7期计算机工程2015年7月VO1．41NO．7ComputerEngineeringJuly2015·人工智能及识别技术·文章编号：1000．3428(2015)07．0210-05文献标识码：A中图分类号：TP18基于忆阻器时滞神经网络的全局稳定性新判据段飞腾，崔宝同(江南大学物联网工程学院，江苏无锡214122)摘要：针对具有时滞的忆阻器神经网络，研究全局一致渐近稳定性问题，提出基于M．矩阵的充分性判据。通过构造Lyapunov泛函，采用同胚映射原理和微分包含的研究方法，推导证明一类时滞忆阻器神经网络的平衡点存在性和唯一性，并说明系统的平衡点是全局渐近稳定，所得判据

2、扩展了基于M一矩阵的结果，对于不同的时滞和激活函数具有一定的鲁棒性，并且判据根据系统的本身物理参数即可以验证。数值分析与仿真结果验证了新判据的有效性。关键词：忆阻器；稳定性；神经网络；时滞；M一矩阵中文引用格式：段飞腾，崔宝同．基于忆阻器时滞神经网络全局稳定性新判据[J]．计算机工程，2015，41(7)：210—214．英文引用格式：DuanFeiteng，CuiBaotong．NewCriterionforGlobalStabilityBasedonMemristorTimeDelayNeuralNetwork[J]．ComputerEngineering，2015，41(7)

3、：210—214．NewCriterionforGlobalStabilityBasedonMemristorTimeDelayNeuralNetworkDUANFeiteng，CUIBaotong(SchoolofInternetofThingsEngineering，JiangnanUniversity，Wuxi214122，China)【Abstract】Thispaperresearchesglobalexponentialstabilityofmemristor—basedrecurrentneuralnetworkswithtimedelays．Byemployingh

4、omeomorphismmapping，Lyapunovfunctionalsanddifferentialtheory，theexistenceanduniquenessoftheequilibriumpointofmemristor—basedneuralnetworksareprovedandtheequilibriumisglobalasymptoticstability，someM—matrixbasedconditionsareobtained．Inaddition，theconditionsimprovesomepreviouscriteriabasedonM—mat

5、rixandhaverobustnessfordifferenttimedelaysandactivationfunction．Besides，theconditionsareeasytobeverifiedwiththephysicalparametersofsystemitself．Numericalanalysisandsimulationresultshowstheeffectivenessofthenewcriterion．【Keywords】memristor；stability；neuralnetwork；timedelay；M—martixDOI：10．3969／j

6、．issn．1000—3428．2015．07．040景。因此，很多学者开始分析基于忆阻器递归神经1概述网络的动态特性，比如全局同步、无源性、周期振荡、1971年，LeonChua基于物理学的对称性，预测耗散性，并且取得了很多的重要的成果。文除了已知的3种基本电子元件(电容，电阻，电感)之献[7]利用模糊理论和李雅普诺夫函数的方法研究外，还应该存在第4种电子元件——忆阻器。了忆阻器神经网络的全局同步性。文献[8]研究了2008年，惠普实验室的研究人员研究出这种器件的忆阻器神经网络的无源性，采用非光滑分析和线性模型，并将成果发表在《Nature}上。近年来，忆阻矩阵不等式(LMIs)

7、的方法获得了无源性的充分条器已经成为国内外学者研究的热点，因为它具有记件。文献[10]采用李雅普诺夫函数、M一矩阵理论和忆、纳米尺寸和模仿神经突触的特点。例如利用记LaSalle不变集理论，探讨了忆阻器神经耗散性。忆的特性来构造非易失的存储器，设计集成电稳定性是动态系统最重要特性之一，文献[11]路等。根据忆阻的电压电流关系和滞回特性提出了新的数众所周知，递归神经网络(RNN)在控制器设学模型，在模型的基础上构造了基于忆阻递归神经计、系统建模和规划问题方面显出巨大的应