Input-to-state stability of delayed reaction-diffusion neural networks with impulsive effects
Input-to-state stability of delayed reaction-diffusion neural networks with impulsive effects
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具有脉冲效应的延迟反应扩散神经网络的输入状态稳定性
DOI：
10.1016/j.neucom.2018.12.019
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发表时间：
2019-03
期刊：
影响因子：
6
通讯作者：
Huang Tingwen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yang Zhichun;Zhou Weisong;Huang Tingwen
本文研究了具有变时滞的脉冲反应扩散神经网络的输入-状态稳定性。首先，构造了一类具有可变时滞的脉冲RDNN，其中脉冲函数是非线性的。其次，通过构造一个具有可变输入的脉冲时滞微分不等式，得到了具有反应扩散项的脉冲神经网络的ISS准则。此外，还揭示了在小的脉冲扰动下，RDNN的ISS不发生变化，而且即使在相应的非脉冲系统不稳定的情况下，脉冲效应也能成功地镇定系统.最后，两个例子和他们的模拟来说明我们的结果的有效性，并显示如何脉冲影响ISS的RDNN。
In this article, we study input-to-state stability (ISS) of impulsive reaction-diffusion neural networks (RDNNs) with variable delays. Firstly, a class of impulsive RDNNs with variable delays is formulated, in which impulsive functions are nonlinear. Secondly, by constructing an impulsive delay differential inequality with variable inputs, we derive several novel criteria on ISS for the desired impulsive neural networks with reaction-diffusion term. Moreover, they are unveiled not only that the ISS of the RDNNs does not change under small perturbations of impulses, but also the impulsive effects can successfully stabilize the system even when the corresponding non-impulsive system is unstable. Finally, two examples and their simulations are provided to illustrate the effectiveness of our results and show how impulses affect ISS of the RDNNs.
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DOI：
10.1109/tnnls.2016.2518479
发表时间：
2017-05
影响因子：
10.4
作者：
Xinzhi Liu;Kexue Zhang;W. Xie
通讯作者：
Xinzhi Liu;Kexue Zhang;W. Xie
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影响因子：
6
作者：
Chunlin Sha;Hongyong Zhao;Fengli Ren
通讯作者：
Fengli Ren
影响因子：
--
作者：
Cheng Hu;Haijun Jiang;Z. Teng
通讯作者：
Cheng Hu;Haijun Jiang;Z. Teng
DOI：
10.1016/j.fss.2011.05.010
发表时间：
2011-09
期刊：
Fuzzy Sets Syst.
影响因子：
--
作者：
C. Ahn
通讯作者：
C. Ahn
影响因子：
5.6
作者：
Hongyong Zhao;Xuanxuan Huang;Xuebing Zhang
通讯作者：
Hongyong Zhao;Xuanxuan Huang;Xuebing Zhang