کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
410666 | 679154 | 2017 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Mean square exponential stability of stochastic fuzzy Hopfield neural networks with discrete and distributed time-varying delays
ترجمه فارسی عنوان
میانگین ثبات نمایی مربع از شبکه عصبی Hopfield تصادفی فازی با توزیع و گسسته متغیر با زمان تاخیر
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه های عصبی؛ میانگین ثبات نمایی مربع؛ متغیر با زمان تاخیر؛ LMIs
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
It is well known that a complex nonlinear system can be represented as a Takagi–Sugeno (T–S) fuzzy model that consists of a set of linear sub-models. This paper is concerned with the problem of mean square exponential stability for a class of stochastic fuzzy Hopfield neural networks with discrete and distributed time-varying delays. By using the stochastic analysis approach and Ito^ differential formula, delay-dependent conditions ensuring the stability of the considered neural networks are obtained. The conditions are expressed in terms of linear matrix inequalities (LMIs) and can be easily checked by standard software. A numerical example is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 72, Issues 7–9, March 2009, Pages 2017–2023
Journal: Neurocomputing - Volume 72, Issues 7–9, March 2009, Pages 2017–2023
نویسندگان
Hongyi Li, Bing Chen, Chong Lin, Qi Zhou,