کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
409505 | 679074 | 2015 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Reliable stabilization for memristor-based recurrent neural networks with time-varying delays
ترجمه فارسی عنوان
تثبیت قابل اعتماد برای شبکه های عصبی مبتنی بر ماریستر با تاخیر زمانی متغیر
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, a general class of memristive recurrent neural networks with time-varying delays is considered. Based on the knowledge of memristor and recurrent neural networks (RNNs), a model of memristive based RNNs is established. After that the problem of reliable stabilization is studied by constructing a suitable Lyapunov–Krasovskii functional (LKF) and using linear matrix inequality (LMI) framework. By use of the Wirtinger-type inequality, sufficient conditions are presented for the existence of a reliable state feedback controller, which can guarantee the global asymptotic stability of the memristive RNNs. Finally, an example is given to illustrate the theoretical results via numerical simulations.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 153, 4 April 2015, Pages 140–147
Journal: Neurocomputing - Volume 153, 4 April 2015, Pages 140–147
نویسندگان
K. Mathiyalagan, R. Anbuvithya, R. Sakthivel, Ju H. Park, P. Prakash,