Exponential stabilization and synchronization for fuzzy model of memristive neural networks by periodically intermittent control
Exponential stabilization and synchronization for fuzzy model of memristive neural networks by periodically intermittent control
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周期性间歇控制忆阻神经网络模糊模型的指数稳定和同步
DOI：
10.1016/j.neunet.2015.12.003
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发表时间：
2016-03
期刊：
影响因子：
7.8
通讯作者：
Huang Tingwen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yang Shiju;Li Chu;ong;Huang Tingwen
利用周期间歇控制方法研究了忆阻神经网络模糊模型的指数镇定与同步问题。基于忆阻器和递归神经网络的知识，建立了记忆神经网络模型。利用李雅普诺夫泛函和微分不等式技术，得到了一些新的和有用的镇定准则和同步条件。值得注意的是，本文所用的方法也适用于复杂网络和一般神经网络的模糊模型。数值模拟也提供了验证理论结果的有效性。
The problem of exponential stabilization and synchronization for fuzzy model of memristive neural networks (MNNs) is investigated by using periodically intermittent control in this paper. Based on the knowledge of memristor and recurrent neural network, the model of MNNs is formulated. Some novel and useful stabilization criteria and synchronization conditions are then derived by using the Lyapunov functional and differential inequality techniques. It is worth noting that the methods used in this paper are also applied to fuzzy model for complex networks and general neural networks. Numerical simulations are also provided to verify the effectiveness of theoretical results.
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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/tcsii.2006.883832
发表时间：
2006-12
期刊：
The 2004 47th Midwest Symposium on Circuits and Systems, 2004. MWSCAS '04.
影响因子：
--
作者：
N. Wada;Koji Saito;M. Saeki
通讯作者：
N. Wada;Koji Saito;M. Saeki
影响因子：
6
作者：
M. Ali
通讯作者：
M. Ali
DOI：
10.1109/tcsii.2005.852191
发表时间：
2005-11
期刊：
IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs
影响因子：
--
作者：
Yong Fang;T. Chow
通讯作者：
Yong Fang;T. Chow
影响因子：
1.7
作者：
M. S. Ali
通讯作者：
M. S. Ali