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一类神经网络的L~2-增益稳定性
L~2-Gain Stability of Neural Networks
【摘要】 运用研究控制系统有限增益稳定的方法，讨论了神经网络关于扰动的Hopfield型神经网络扰动的L2-增益稳定性问题。对该网络模型研究的一个重要应用在于优化计算和联想记忆。利用常数变易法和李雅谱洛夫函数法，结合不等式分析技巧，给出了一些在内外部存在扰动的情况下，保证网络L2-增益稳定的充分条件，这些条件简洁，易于在应用中检验。
【Abstract】 This paper investigates the -gain stability of perturbed neural networks by analyzing finite-gain stability of control systems. Using the method of variations of the parameters, the method of Liapunov function and the method of inequality analysis, an sufficient condition guaranteeing networks -gain stability is given, when networks are affected by inner and external perturbation.
【关键词】 L2-增益稳定；
神经网络；
李维谱洛夫函数；
常数变易法；
不等式；
【Key words】 L-2-gain stability； neural networks； Liapunov function； parameter variations； inequality；
【Key words】 L-2-gain stability； neural networks； Liapunov function； parameter variations； inequality；
【基金】 国家自然科学基金资助项目，编号：6987100
- 【文献出处】 电子科技大学学报 ,Journal of University of Electronic Science and Technology of China , 编辑部邮箱 ,2001年04期
- 【分类号】TP183
- 【被引频次】1
- 【下载频次】42