带脉冲的马尔科夫切换Hopfield神经网络随机均方稳定性

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本文研究了跳跃参数带有脉冲作用的Hopfield神经网络.其中跳跃参数是时间连续状态离散的马尔科夫过程.利用Lyapunov函数的方法,在不需要对激活函数作有界性,单调性和可微性的要求的基础上,考虑系统状态受脉冲作用的情况下的随机均方稳定性的判据,用线性矩阵不等式的方式给出充分条件. In this paper, Hopfield neural networks with pulse parameters and pulse parameters are studied, in which the hop parameters are discrete-time Markov processes with time continuous states. By using the Lyapunov function method, it is not necessary to make the boundedness, monotonicity and differentiability of the activation function Based on the requirements of the system, the criterion of stochastic mean square stability under the condition that the system state is impulsive is given, and the sufficient conditions are given by means of the linear matrix inequality.
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