Robust stability of stochastic fuzzy impulsive recurrent neural networks with\\ time-varying delays
Publish place: Iranian Journal of Fuzzy Systems، Vol: 11، Issue: 4
Publish Year: 1393
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 121
This Paper With 13 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFS-11-4_002
تاریخ نمایه سازی: 31 خرداد 1401
Abstract:
In this paper, global robust stability of stochastic impulsive recurrent neural networks with time-varyingdelays which are represented by the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy models is considered. A novel Linear Matrix Inequality (LMI)-based stability criterion is obtained by using Lyapunov functional theory to guarantee the asymptotic stability of uncertain fuzzy stochastic impulsive recurrent neural networks with time-varyingdelays. The results are related to the size of delay and impulses.Finally, numerical examples and simulations are given to demonstrate the correctness of the theoretical results.
Keywords:
Global asymptotic stability , Impulsive perturbations , Stochastic fuzzy recurrent neural networks , Time-varying delays
Authors
M. Syed Ali
Department of Mathematics, Thiruvalluvar University, Vellore - ۶۳۲ ۱۰۶, Tamilnadu, India
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :