Synchronization analysis in an array of asymmetric neural networks with time-varying delays and nonlinear coupling
Synchronization analysis in an array of asymmetric neural networks with time-varying delays and nonlinear coupling
复制标题
具有时变延迟和非线性耦合的非对称神经网络阵列的同步分析
DOI：
10.1016/j.amc.2010.03.014
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发表时间：
2010-05
影响因子：
4
通讯作者：
Song, Qiankun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Song, Qiankun
在本文中，假设既不是时间变化的延迟，也不是内部耦合矩阵的对称性，则研究了一系列不对称神经网络的全局指数同步。通过采用新的Lyapunov – Krasovskii功能，应用了矩阵的Kronecker乘积理论和线性矩阵不平等技术（LMI），这是LMIS形式的延迟依赖性足够条件，用于检查全局指数同步。拟议的结果概括并改善了早期的出版物。给出了一个混乱节点的例子，以显示获得结果的有效性。
In this paper, the global exponential synchronization is investigated for an array of asymmetric neural networks with time-varying delays and nonlinear coupling, assuming neither the differentiability for time-varying delays nor the symmetry for the inner coupling matrices. By employing a new Lyapunov–Krasovskii functional, applying the theory of Kronecker product of matrices and the technique of linear matrix inequality (LMI), a delay-dependent sufficient condition in LMIs form for checking global exponential synchronization is obtained. The proposed result generalizes and improves the earlier publications. An example with chaotic nodes is given to show the effectiveness of the obtained result.
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DOI：
10.1109/tcsii.2005.846884
发表时间：
2005-07
期刊：
IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs
影响因子：
--
作者：
C. Wu
通讯作者：
C. Wu
影响因子：
7.8
作者：
Ju H. Park
通讯作者：
Ju H. Park
影响因子：
2.6
作者：
Jinde Cao;Ping Li;Weiwei Wang
通讯作者：
Jinde Cao;Ping Li;Weiwei Wang
影响因子：
2.6
作者：
Ju H. Park;S. M. Lee;O. Kwon
通讯作者：
Ju H. Park;S. M. Lee;O. Kwon
影响因子：
7.8
作者：
Yinping Zhang;Jitao Sun
通讯作者：
Yinping Zhang;Jitao Sun