Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương pháp phân tích tính thụ động phụ thuộc vào độ trễ cho mạng nơ-ron không chắc chắn với độ trễ thay đổi theo thời gian
Tóm tắt
Bài báo này đề cập đến vấn đề phân tích tính thụ động cho các mạng nơ-ron với độ trễ thay đổi theo thời gian, chịu ảnh hưởng của các bất định tham số thay đổi theo thời gian có giới hạn. Các hàm kích hoạt được giả định là có giới hạn và liên tục Lipschitz toàn cục. Điều kiện thụ động phụ thuộc vào độ trễ được đề xuất bằng cách sử dụng phương pháp ma trận trọng số tự do. Các điều kiện thụ động này được thu được theo hình thức bất đẳng thức ma trận tuyến tính, có thể dễ dàng được nghiên cứu bằng cách sử dụng các thuật toán tiêu chuẩn. Hai ví dụ minh họa được cung cấp để chứng minh hiệu quả của các tiêu chí đề xuất.
Từ khóa
#tính thụ động #mạng nơ-ron #độ trễ thời gian #bất định tham số #bất đẳng thức ma trận tuyến tínhTài liệu tham khảo
Michel AN, Farrel JA, Porod W (1989) Qualitative analysis of neural networks. IEEE Trans Circuits Syst I 36: 229–243
Forti M, Tesi A (1995) New conditions for global stability of neural networks with application to linear and quadratic programming problems. IEEE Trans Circuits Syst I 42: 354–365
Young SS, Scott PD, Nasrabadi NM (1997) Object recognition using multilayer Hopfield neural network. IEEE Trans Image Process 6: 357–372
Yu W, Li X (2001) Some stability properties of dynamic neural networks. IEEE Trans Circuits Syst I 48: 256–259
Sanchez EN, Perez JP (1999) Input-to-state stability (ISS) analysis for dynamic NN. IEEE Trans Neural Netw 46: 1395–1398
Xu S, Lam J, Ho DWC, Zou Y (2004) Global robust exponential stability analysis for interval recurrent neural networks. Phys Lett A 325: 124–133
Baldi P, Atiya A (1994) How delays affect neural dynamics and learning. IEEE Trans Neural Netw 5: 612–621
Kolmanovskii VB, Myshkis AD (1999) Introduction to the theorem and applications of functional differential equations. Kluwer, Dordrecht
Arik S (2003) Global asymptotic stability of a larger class of neural networks with constant time delay. Phys Lett A 311: 504–511
Arik S (2003) Global robust stability of delayed neural networks. IEEE Trans Circuits Syst I 50: 156–160
Liao X, Chen G, Sanchez EN (2002) LMI-based approach for asymptotically stability analysis of delayed neural networks. IEEE Trans Circuits Syst I 49: 1033–1039
Liao TL, Wang FC (2000) Global stability of cellular neural networks with time delay. IEEE Trans Neural Netw 11: 1481–1484
Yu GJ, Lu CY, Tsai JSH, Su TJ, Liu BD (2003) Stability of cellular neural networks with time-varying delay. IEEE Trans Circuits Syst I 50: 677–679
Singh V (2004) Robust stability of cellular neural networks with delay: linear matrix inequality approach. IEE Proc Control Theory Appl 151: 125–129
Anderson BDO, Vongpanitlerd S (1973) Network analysis synthesis-A modern systems theory approach. Prentice Hall, Englewood Cliffs
Commuri S, Lewis FL (1997) CMAC neural networks for control of nonlinear dynamical systems: structure, stability and passivity. Automatica 33: 635–641
Yu W, Li X (2001) Some stability properties of dynamic neural networks. IEEE Trans Circuits Syst I 48: 256–259
Yu W, Li X (2001) Some new results on system identification with dynamic neural networks. IEEE Trans Neural Netw 12: 412–417
Yu W (2003) Passivity analysis for dynamic multilayer neuro identifier. IEEE Trans Circuits Syst I 50: 173–178
Boyd S, Ghaoui LEi, Feron E, Balakrishnan V (1994) Linear matrix inequalities in system and control theory. SIAM, Philadelphia
Li C, Liao X (2005) Passivity analysis of neural networks with time delay. IEEE Trans Circuits Syst II, Express Briefs 52: 471–475
Lozano R, Brogliato B, Egeland O, Maschke B (2000) Dissipative systems analysis and control: theory and applications. Springer-Verlag, London
Wang Y, Xie L, Desouza CE (1992) Robust control of a class of uncertain nonlinear systems. Syst Control Lett 19: 139–149
Gahinet P, Nemirovsky A, Laub AJ, Chilali M (1995) LMI control toolbox: for use with Matlab. The Math Works, Inc, Natick
Ding K, Huang NJ (2006) Global robust exponential stability of interval general BAM neural network with delays. Neural Process Lett 23: 171–182
Sun C, Feng CB (2003) Global robust exponential stability of interval neural networks with delays. Neural Process Lett 17: 107–115
Liao X, Yu J (1998) Robust stability for interval Hopfield neural networks with time delay. IEEE Trans Neural Netw 9: 1042–1045
Sun C, Feng CB (2004) On robust exponential periodicity of interval neural networks with delays. Neural Process Lett 20: 53–61