一种基于无源性理论的模糊Hopfield神经网络学习律设计方法

摘要：

本文研究了一类模糊Hopfield神经网络系统的稳定性问题.首先,基于无源性理论,设计了一种新的权重学习律,并通过构造的模糊Lyapunov函数证明了系统从输入到输出是无源的.在此基础上,证明了系统在该学习律下是输入到状态稳定的.相比于传统的公共Lypaunov函数,本文所提的模糊Lyapunov函数能保证系统具有更好的性能.最后,通过数值仿真验证了所提方法的有效性.

关键词：模糊Hopfield神经网络、无源性、学习律、输入-状态稳定

所属期刊栏目：37

资助基金：国家自然科学基金项目61773146,61333009,U1509205,61703132,61427808

在线出版日期：2020-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：405-410