On periodic solutions of neural networks via differential inclusions
On periodic solutions of neural networks via differential inclusions
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基于微分包含的神经网络周期解
DOI：
10.1016/j.neunet.2008.11.003
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发表时间：
2009-05
期刊：
影响因子：
7.8
通讯作者：
Cao, Jinde
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu, Xiaoyang;Cao, Jinde
不连续动力系统，特别是具有不连续激活函数的神经网络，在许多应用中出现，近年来受到了相当大的研究关注。然而，仍然有一些基本问题需要研究，例如，如何定义这种不连续系统的解，以及什么条件可以保证解的存在性和稳定性。基于Filippov解的概念，研究了一类具有不连续激励函数的神经网络的动力学行为。利用微分包含理论、Lyapunov-Krasovskii泛函方法和线性矩阵不等式（LMI）技巧，得到了该神经网络存在唯一周期解和稳定周期解的充分条件.给出了两个数值例子来说明理论结果。
Discontinuous dynamical systems, especially neural networks with discontinuous activation functions, arise in a number of applications and have received considerable research attention in recent years. However, there still remain some fundamental issues to be investigated, for instance, how to define the solutions of such discontinuous systems and what conditions can guarantee the existence and stability of the solutions. In this paper, based on the concept of Filippov solution, the dynamics of a general class of neural networks with discontinuous activation functions is investigated. Sufficient conditions are obtained to ensure the existence and stability of the unique periodic solution for the neural networks by using the differential inclusions theory, the Lyapunov–Krasovskii functional method and linear matrix inequality (LMI) technique. Two numerical examples are given to illustrate the theoretical results.
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DOI：
10.1109/tcsi.2003.818614
发表时间：
2003-11
影响因子：
5.1
作者：
M. Forti;P. Nistri
通讯作者：
M. Forti;P. Nistri
影响因子：
5.6
作者：
Jinling Liang;Zidong Wang;Xiaohui Liu
通讯作者：
Jinling Liang;Zidong Wang;Xiaohui Liu
DOI：
10.1007/1-4020-2721-4_1
发表时间：
2011-04
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
B. Ya
通讯作者：
B. Ya
影响因子：
--
作者：
M. Forti;P. Nistri;D. Papini
通讯作者：
M. Forti;P. Nistri;D. Papini
DOI：
10.1007/978-3-642-01492-5_2
发表时间：
2009
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Z. Ésik;Z. Ésik
通讯作者：
Z. Ésik;Z. Ésik