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维普资讯 第 19卷 第 12期 控 制 与 决 策 2004年 12月 Vol_19 No．12 ntrol and Decision Dec．2004 文章编号 ：1001—0920(2004)12—1416-04 具有不对称结构的广义时滞神经网络的动态分析 季 策，张化光，王 占山 (东北大学 信息科学与工程学院，辽宁 沈阳 110004) 摘 要 ：研 究一类具有不对称互连结构的广义 时滞神经网络的动态行为．通过构造适 当的Lyapunov泛 函及扇 区条 件，给 出了平衡点渐近稳定的充分条件，并对由推论给出的一种小增益条件进行 了分析．仿真结果进一步证 明了结论 的有效性． 关键词：广义时滞神经网络；Lyapunov泛函；渐近稳定性 中图分类号 ：TP183 文献标识码：A Dynam icanalysisforthegeneralizedneuralnetworkswith time delayandasymmetricstructure JICe，ZHANG Hua—guang，WANG Zhan—shan (School of Information Science and Engineering， Northeastern University， Shenyang 110004， China Correspondent：jICe，E—mail：hanfj119@163．net) Abstract：The dynamic behavior of a class of generalized neuralnetworks with time delay and asymmetric intercOnnectingstructureisinvestigated．Thesufficientconditionfortheasymptoticstabilityofequilibrium pointis givenviathemethodofconstructingasuitableLyapunovfunctionaland sectorconditions．A smallgaincondition obtainedbythecorollaryisanalyzed．Simulationsamplesdemonstratetheeffectivenessoftheresults． Keywords：generalizedneuralnetworkswithtimedelay；Lyapunovfunctional；asymptoticstability 1 引 言 不对称互连结构的广义时滞神经网络模型，研究该 具有对称互连结构的反馈型神经网络的研究及 模型的定性分析问题．通过构造适 当的Lyapunov 应用已渗透到各个领域，并取得 了丰硕的成果[1]． 泛函，以矩阵形式给出平衡点渐近稳定的充分条件， 然而，由于参数的不确定性及测量误差的影响，互连 这些条件仅包含一个对矩阵或不等式 的某种检验． 结构要实现完全对称是不可能的；另一方面，在神经 在反馈型神经网络的设计及实现过程中，这些条件 网络的实现过程中，会不可避免地引入时滞[4]，并 很实用．仿真也进一步证明了推论 中给出的小增益 可能产生振荡．因此，在分析神经网络 的动态行为 条件在实际应用中是行之有效的． 时，考虑时滞和互连结构的影响是很重要 的．文献 2 网络模型 [6，7]给出了具有不对称互连结构的时滞Hopfield 广义时滞神经网络模型如下 ： 神经网络的定性结论．本文对上述文献中的结论