【摘 要】
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稳定性是实值、复值、四元数神经网络在众多领域应用中首要关心的问题,针对具有不可微时变时滞的四元数神经网络的全局μ-稳定性问题,提出了在不要求网络可分解情况下的充分
【机 构】
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重庆工商大学财政金融学院,重庆交通大学经济与管理学院
【基金项目】
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国家社会科学基金(17BGL231),研究生教育创新基金项目(CYS18230)资助.
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稳定性是实值、复值、四元数神经网络在众多领域应用中首要关心的问题,针对具有不可微时变时滞的四元数神经网络的全局μ-稳定性问题,提出了在不要求网络可分解情况下的充分性判据;将四元数神经网络整体考虑,通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,运用自由权矩阵和矩阵不等式等技术,获得了所研究网络平衡点的全局μ-稳定性的充分性条件,给出的稳定性判据是四元数线性矩阵不等式表示的,同时将所得结果与已有的结果进行了对比;最后通过一个数值仿真实例验证了结果的有效性.
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