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首页> 外文期刊>The Journal of Nonlinear Sciences and its Applications >Stochastic stability analysis for a neutral-type neural networks with Markovian jumping parameters
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Stochastic stability analysis for a neutral-type neural networks with Markovian jumping parameters

机译：具有马尔可夫跳跃参数的中立型神经网络的随机稳定性分析

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In this paper, the stability problem is studied for a class of stochastic neutral-type neural networks with Markovian jumping parameters. By using fixed point theorem, the existence and uniqueness of solution for the neural networks system are obtained. Furthermore, based on the Lyapunov-Krasovskii functional, a linear matrix inequality (LMI) approach is developed to establish sufficient conditions to guarantee the mean square stability of the neural networks. An example is given to show the effectiveness of the proposed stability criterion.
机译：本文研究了一类具有马尔可夫跳跃参数的随机中立型神经网络的稳定性问题。利用不动点定理，得到了神经网络系统解的存在性和唯一性。此外，基于Lyapunov-Krasovskii泛函，开发了线性矩阵不等式（LMI）方法以建立足够的条件来保证神经网络的均方稳定性。举例说明了所提出的稳定性判据的有效性。

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