具有离散时滞项的中性Cohen-Grossberg神经网络稳定性分析的通用框架

《Mathematics》：A General Framework for Stability Analysis of Neutral Cohen–Grossberg Neural Networks with Discrete Delay Terms

　　

摘要

本文研究了一类Cohen–Grossberg神经网络的全球渐近稳定性，该网络涉及神经元状态中的离散时间延迟和神经元状态时间导数中的中性延迟。构造了一个适当的Lyapunov泛函，该泛函由三个二次型Lyapunov泛函的线性组合定义，用于确定具有离散延迟参数的中性型神经网络全球渐近稳定性的新判据。所提出的稳定性条件通过一组代数不等式建立，这些不等式利用了关键矩阵属性和系统函数参数。这些判据被证明独立于延迟分量，并且可以通过检查一些代数不等式来验证。通过一个数值算例来说明所推导的稳定性条件的效率。