变时滞随机模糊细胞神经网络的全局指数稳定性-论文.pdf

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1、第34卷第3期天津师范大学学报(自然科学版)Vo1．34No．32014年7月JournalofTianjinNormalUniversity(NaturalScienceEdition)Ju1．2014文章编号：1671—1114(2014)03—0017—04变时滞随机模糊细胞神经网络的全局指数稳定性赵山崎，周立群(天津师范大学数学科学学院，天津300387)摘要：通过构造合适的Lyapunov泛函，利用It6微分算子和不等式的分析技巧研究一类变时滞随机模糊细胞神经网络平衡点的全局指数稳定性，得到了该模型全局指数稳定的一个时滞独立和一个时滞依赖的充分条件．最后通过数值算例

2、验证结论的有效性．关键词：变时滞；随机模糊细胞神经网络；It6微分算子；全局指数稳定性中图分类号：O175．13；TP183文献标志码：AGlobalexponentialstabilityofstochasticfuzzycellularneuralnetworkswithtime-varyingdelaysZHA0Shanqi，ZHOULiqun(CollegeofMathematicalScience，TianjinNormalUniversity，Tianjin300387，China)Abstract：Globalexponentialstabilityofequi

3、libriumpointofaclassofstochasticfuzzycellularneuralnetworkswithtime—varyingdelaysisstudiedbyconstructingproperLyapunovfunctional，usingtheIt6differentialformulaandinequalitytechnique．Adelay—independentsuficientconditionandadelay—dependentsuficientconditionfortheglobalexponentialstabilityareo

4、btained．Finally，anillustrativeexampleisgiventoshowtheeffeetivenessoftheobtainedresults．Keywords：time—varyingdelays；stochasticfuzzycellularneuralnetworks；It6differentialformula；globalexponentialstability1996年Yang等】提出了模糊细咆}申经网络(FCNNs)，定性的研究受到许多学者的广泛关注【1，文献[5]利用与传统的细胞神经网络相比，FCNNs在细胞神经网络It6公式、H

5、／Jlder不等式和微分不等式技巧研究了随机的基础上添加了模糊逻辑理论，使得模块输入和输出变时滞反应扩散细胞神经网络的指数稳定性．文献[6】之间存在着模糊逻辑关系．由于FCNNs在并行计算、利用Lyapunov稳定性理论和随机分析方法研究了s一模式识别、信号处理及优化等方面具有潜在的应用价分布时滞随机区间细胞神经网络的全局指数鲁棒稳值，因此对FCNNs稳定性的研究十分必要．定性．但关于随机变时滞模糊细胞神经网络全局指数近年来许多学者对时滞模糊细胞神经网络的稳稳定性方面的研究很少．文献[7]研究了一类变时滞随定性进行了广泛的研究，包括常时滞、分布时滞、变时机模糊细胞神经网络的均

6、方指数稳定性．文献[815q用滞及扩散时滞等】．文献[2]研究了变时滞模糊细胞神Lyapunov泛函和随机稳定性理论，研究了一类具有参经网络的全局渐近稳定性．文献[3—4]研究了变时滞和数不确定时滞模糊随机细胞神经网络的鲁棒稳定性．时滞反应扩散模糊细胞神经网络的全局指数稳定性．本文通过构造合适的Lyapunov泛函，利用It6微分算在实际问题中，一个系统总受到许多不确定因素(随子和不等式的分析技巧研究一类随机变时滞模糊细机因素)的影响，所以随机因素在人工神经网络的实胞神经网络的全局指数稳定性，得到了该网络全局指现过程中是不可避免的．近年来随机细胞神经网络稳数稳定的一个时滞独立

7、和一个时滞依赖的充分条件，收稿日期：2013-l0—22基金项目：国家自然科学基金资助项目(61374009)；天津市高等学校科技发展基金资助项目(20100813)第一作者：赵山崎(1989一)，女，硕士研究生．通信作者：周立群(1972一)，女，副教授．主要从事神经网络理论及其应用方面的研究．·l8·天津师范大学学报(自然科学版)2014年7月所得条件简单且容易验证．f，>0，使得lfj(x)一()l≤l一I，(0)=01模型描述和预备知识V1，2∈R，∈N(3)考虑随机变时滞模糊细胞神经网络模型：