首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

噪声环境中时延区间CNN网络鲁棒稳定性
引用本文:廖伍代,廖晓昕,沈轶.噪声环境中时延区间CNN网络鲁棒稳定性[J].自动化学报,2004,30(2):300-305.
作者姓名:廖伍代  廖晓昕  沈轶
作者单位:1.华中科技大学控制科学与工程系,武汉;
基金项目:国家自然科学基金(60074008,60274007),高校博士点基金(20010487005)资助
摘    要:由于采用大规模集成电路方法实现细胞神经网络(cellular neural networks,CNN),其 电路所产生的噪声不可避免,实际的网络都是在噪声环境中进行工作的,弄清楚这些随机干扰 是如何影响网络的稳定性,在网络设计时非常关键.利用鞅收敛定理、李雅普诺夫直接法和矩阵 分析的方法,研究了白噪声干扰下时延区间细胞神经网络承受扰动的能力,得到了仅依赖系统 参数的充分性代数判据.所得结果在系统设计时检验较为方便.

关 键 词:时延CNN网络    区间矩阵    白噪声    随机系统    鲁棒稳定    矩阵稳定度
收稿时间:2003-1-23
修稿时间:2003年1月23日

Robust Stability of Time-Delayed Interval CNN in Noisy Environment
LIAO Wu-Dai,LIAO Xiao-Xin,SHEN Yi.Robust Stability of Time-Delayed Interval CNN in Noisy Environment[J].Acta Automatica Sinica,2004,30(2):300-305.
Authors:LIAO Wu-Dai  LIAO Xiao-Xin  SHEN Yi
Affiliation:1.Department of Automatic Control,Huazhong University of Science&Technology,Wuhan;Department of Basic Science,Military Economy College,Wuhan
Abstract:Because of the VLSI realization of cellular neural networks (CNN), noises coming from the circuit are unavoidable and therefore any real CNNs operate in a noisy environment. It is very important to understand how these stochastic perturbations affect the networks' stability in system synthesis. Making use of the martingale convergence theorem, Lyapunov direct methods and matrix analysis, the tolerance against perturbations for the time-delays interval cellular neural networks (ICNN) perturbed by white noise is examed, and some sufficiently algebraic criteria which only depend on the systems' parameters are given. The results obtained in this paper are easily tested in system synthesis.
Keywords:Delayed CNN  interval systems  white noise  stochastic system  robust stability  matrix stability degree
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《自动化学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《自动化学报》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号