Asymptotical Stability for a Class of Complex-Valued Projective Neural Network
Asymptotical Stability for a Class of Complex-Valued Projective Neural Network
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一类复值投影神经网络的渐近稳定性
DOI：
10.1007/s10957-018-1252-2
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发表时间：
2018-02
影响因子：
1.9
通讯作者：
Huang Nan-jing
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li Jin-dong;Huang Nan-jing
本文在有限维复空间的非空闭凸子集上引入并研究了一类新的复值投影神经网络。在适当的条件下，证明了复值投影神经网络平衡点的存在唯一性。利用线性矩阵不等式技巧，给出了保证复值投影神经网络渐近稳定的几个充分条件。最后，给出了两个算例，说明了主要结果的有效性和可行性。
In this paper, a new class of complex-valued projective neural network is introduced and studied on a nonempty, closed, and convex subset of a finite-dimensional complex space. An existence and uniqueness result for the equilibrium point of complex-valued projective neural network is proved under some suitable conditions. Moreover, by utilizing the linear matrix inequality technique, some sufficient conditions are presented to ensure the asymptotical stability of the complex-valued projective neural network. Finally, two examples are given to illustrate the validity and feasibility of main results.
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