Impulsive exponential synchronization of randomly coupled neural networks with Markovian jumping and mixed model-dependent time delays
Impulsive exponential synchronization of randomly coupled neural networks with Markovian jumping and mixed model-dependent time delays
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具有马尔可夫跳跃和混合模型相关时间延迟的随机耦合神经网络的脉冲指数同步
DOI：
10.1016/j.neunet.2014.07.008
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发表时间：
2014-12
期刊：
影响因子：
7.8
通讯作者：
Chen Ling
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wang Xin;Li Chu;ong;Huang Tingwen;Chen Ling
研究了具有马尔可夫跳变和混合模型相关时滞的N组随机耦合神经网络的脉冲同步问题。跳跃参数由连续、离散状态马尔可夫链决定，所考虑的混合时滞包括离散和连续分布时滞。利用Kronecker积和一些有用的技术，提出了一种适用于处理分布式延迟的Lyapunov-Krasovskii泛函，并证明了当一组线性矩阵不等式（lmi）可行时，所处理的同步问题是可解的。本文的结果推广和改进了许多已知的结果。最后给出了两个数值算例，验证了理论结果的有效性。
In this paper, the exponential synchronization problem for an array of N randomly coupled neural networks with Markovian jump and mixed model-dependent time delays via impulsive control is investigated. The jump parameters are determined by a continuous-time, discrete-state Markovian chain, and the mixed time delays under consideration comprise both discrete and continuous distributed delays. By making use of the Kronecker product and some useful techniques, a novel Lyapunov–Krasovskii functional suitable for handling distributed delays was proposed and then we show that the addressed synchronization problem is solvable if a set of linear matrix inequalities (LMIs) are feasible. The results presented in this paper generalize and improve many known results. Two numerical examples are also given to show the effectiveness of the theoretical results.
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具有马尔可夫跳跃和混合延迟的复杂网络的指数同步
影响因子：
2.6
作者：
Liu, Yurong;Wang, Zidong;Liu, Xiaohui
通讯作者：
Liu, Xiaohui
影响因子：
2.6
作者：
Chuandong Li;X. Liao;Rong Zhang
通讯作者：
Chuandong Li;X. Liao;Rong Zhang
离散连续分布时滞循环神经网络周期解的存在性、唯一性和全局稳定性的脉冲控制
DOI：
10.1109/tnnls.2012.2236352
发表时间：
2013-03
影响因子：
10.4
作者：
Li, Xiaodi;Song, Shiji
通讯作者：
Song, Shiji
DOI：
10.1109/tnnls.2013.2280905
发表时间：
2014-04
影响因子：
10.4
作者：
He Xing;Li Chu;ong;Huang Tingwen;Li Chaojie;Huang Junjian
通讯作者：
Huang Junjian
DOI：
10.1016/j.automatica.2008.07.016
发表时间：
2009
期刊：
Autom.
影响因子：
--
作者：
Wenwu Yu;Guanrong Chen;Jinhu Lu
通讯作者：
Wenwu Yu;Guanrong Chen;Jinhu Lu