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Ultimate Boundedness Of Stochastic Neural Networks With Delays

机译：随机神经网络延迟的最终界限

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Although ultimate boundedness of several classes of neural networks with constant delays was studied by some researchers, the inherent randomness associated with signal transmission was not taken account into these networks. At present, few authors study ultimate boundedness of stochastic neural networks and no related papers are reported. In this paper, by using Lyapunov functional and linear matrix inequality, some sufficient conditions ensuring the ultimate boundedness of stochastic neural networks with time-varying delays are established. Our criteria are easily tested by Matlab LMI Toolbox. One example is given to demonstrate our criteria.
机译：尽管一些研究人员研究了几个具有恒定延迟的神经网络的最终界限，但是与信号传输相关的固有随机性未被占据这些网络。目前，很少有作者研究随机神经网络的终极界限，并且没有报告任何相关论文。在本文中，通过使用Lyapunov功能和线性矩阵不等式，建立了一些足够的条件，确保随机神经网络具有时变延迟的终极界限。我们的标准由Matlab LMI工具箱很容易测试。一个例子是给出了我们的标准。

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