کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4948028 | 1439606 | 2017 | 18 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Input-to-state stability of memristor-based complex-valued neural networks with time delays
ترجمه فارسی عنوان
پایداری ورودی به حالت شبکه های عصبی پیچیده ارزشمند مبتنی بر مایمستر با تاخیر زمانی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه عصبی پیچیده ارزشمند، ممریستور، ثبات ورودی به دولت، تاخیر زمان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper concentrates on the input-to-state stability problem for a class of memristor-based complex-valued neural networks with time delays. Different from the input-to-state stability criteria of real-valued neural networks, several new stability criteria of complex-valued neural networks are proposed by utilizing the Lyapunov function method, the differential inclusions theory and set-valued maps. The obtained results generalize some existing literature about real-valued neural networks as special conditions. A numerical example is presented to demonstrate the effectiveness of our theoretical results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 221, 19 January 2017, Pages 159-167
Journal: Neurocomputing - Volume 221, 19 January 2017, Pages 159-167
نویسندگان
Dan Liu, Song Zhu, Wenting Chang,