Stability analysis for a class of neutral-type neural networks with Markovian jumping parameters and mode-dependent mixed delays
Stability analysis for a class of neutral-type neural networks with Markovian jumping parameters and mode-dependent mixed delays
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一类具有马尔可夫跳跃参数和模式相关混合延迟的中性型神经网络的稳定性分析
DOI：
10.1016/j.neucom.2012.04.003
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发表时间：
2012-10
期刊：
影响因子：
6
通讯作者：
Xiaohui Liu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yurong Liu;Zidong Wang;Xiaohui Liu
研究了一类具有模式依赖混合时滞的马尔可夫跳变中立型神经网络的稳定性问题。混合时滞由离散时滞和分布时滞组成，两者都与模式有关。此外，分布时延具有上界和下界的特征，两者都与模式相关。通过构造新的Lyapunov-Krasovskii泛函，建立了一个统一的框架，得到了系统均方全局指数稳定的充分条件.一个仿真例子来证明所获得的主要结果的有用性。
This paper is concerned with the stability problem for a class of Markovian jumping neutral-type neural networks with mode-dependent mixed time-delays. The mixed time-delays are composed of discrete and distributed delays, both of which are mode-dependent. In addition, the distributed time-delays are characterized by the upper and lower bounds, both of which are mode-dependent. By constructing new Lyapunov–Krasovskii functionals, a unified framework is established to derive sufficient conditions for the concerned systems to be globally exponentially stable in mean square. A simulation example is provided to demonstrate the usefulness of the main results obtained.
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