Global robust exponential stability for Hopfield neural networks with non-Lipschitz activation functions
This paper is concerned with the problem of the global robust exponential stability for Hopfield neural networks with norm-bounded parameter uncertainties and inverse Holder neuron activation functions. By ¨ applying Brouwer degree properties and some analysis techniques, the existence and uniquenes...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Нелінійні коливання |
|---|---|
| Datum: | 2012 |
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут математики НАН України
2012
|
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/175586 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Global robust exponential stability for Hopfield neural networks with non-Lipschitz activation functions / Hongtao Yu, Huaiqin Wu // Нелінійні коливання. — 2012. — Т. 15, № 1. — С. 127-138. — Бібліогр.: 26 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862545096671494144 |
|---|---|
| author | Hongtao Yu Huaiqin Wu |
| author_facet | Hongtao Yu Huaiqin Wu |
| citation_txt | Global robust exponential stability for Hopfield neural networks with non-Lipschitz activation functions / Hongtao Yu, Huaiqin Wu // Нелінійні коливання. — 2012. — Т. 15, № 1. — С. 127-138. — Бібліогр.: 26 назв. — англ. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Нелінійні коливання |
| description | This paper is concerned with the problem of the global robust exponential stability for Hopfield neural networks with norm-bounded parameter uncertainties and inverse Holder neuron activation functions. By ¨ applying Brouwer degree properties and some analysis techniques, the existence and uniqueness of the equilibrium point are investigated. Based on the Lyapunov stability theory, a global robust exponential stability criterion is derived in terms of linear matrix inequality (LMI). Two numerical examples are provided to demonstrate the effectiveness and validity of the proposed robust stability results.
Розглянуто задачу глобальної робастної експоненцiальної стiйкостi для нейронних мереж Хопфiльда з обмеженими за нормою параметричною невизначенiстю та оберненими функцiями Гельдера нейронної активацiї. Використовуючи властивостi ступеня Брауера та результати з аналiзу, вивчено питання iснування та єдиностi точки рiвноваги. Критерiй глобальної робастної експоненцiальної стiйкостi в термiнах лiнiйної матричної нерiвностi отримано з використанням теорiї стiйкостi Ляпунова. Наведено два числових приклади для iлюстрацiї ефективностi та дiєвостi наведених результатiв.
|
| first_indexed | 2025-11-25T04:53:29Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-175586 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1562-3076 |
| language | English |
| last_indexed | 2025-11-25T04:53:29Z |
| publishDate | 2012 |
| publisher | Інститут математики НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Hongtao Yu Huaiqin Wu 2021-02-01T19:04:55Z 2021-02-01T19:04:55Z 2012 Global robust exponential stability for Hopfield neural networks with non-Lipschitz activation functions / Hongtao Yu, Huaiqin Wu // Нелінійні коливання. — 2012. — Т. 15, № 1. — С. 127-138. — Бібліогр.: 26 назв. — англ. 1562-3076 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/175586 517.9 This paper is concerned with the problem of the global robust exponential stability for Hopfield neural networks with norm-bounded parameter uncertainties and inverse Holder neuron activation functions. By ¨ applying Brouwer degree properties and some analysis techniques, the existence and uniqueness of the equilibrium point are investigated. Based on the Lyapunov stability theory, a global robust exponential stability criterion is derived in terms of linear matrix inequality (LMI). Two numerical examples are provided to demonstrate the effectiveness and validity of the proposed robust stability results. Розглянуто задачу глобальної робастної експоненцiальної стiйкостi для нейронних мереж Хопфiльда з обмеженими за нормою параметричною невизначенiстю та оберненими функцiями Гельдера нейронної активацiї. Використовуючи властивостi ступеня Брауера та результати з аналiзу, вивчено питання iснування та єдиностi точки рiвноваги. Критерiй глобальної робастної експоненцiальної стiйкостi в термiнах лiнiйної матричної нерiвностi отримано з використанням теорiї стiйкостi Ляпунова. Наведено два числових приклади для iлюстрацiї ефективностi та дiєвостi наведених результатiв. This work was supported by the Natural Science Foundation of Hebei Province of China (A2011203103) and the Hebei Province Education Foundation of China (2009157). en Інститут математики НАН України Нелінійні коливання Global robust exponential stability for Hopfield neural networks with non-Lipschitz activation functions Глобальна робастна експоненцiальна стiйкiсть для нейронних мереж Хопфiльда з нелiпшицевою функцiєю активацiї Глобальная робастная экспоненциальная устойчивость для нейронных сетей Хопфильда с нелипшицевой функцией активации Article published earlier |
| spellingShingle | Global robust exponential stability for Hopfield neural networks with non-Lipschitz activation functions Hongtao Yu Huaiqin Wu |
| title | Global robust exponential stability for Hopfield neural networks with non-Lipschitz activation functions |
| title_alt | Глобальна робастна експоненцiальна стiйкiсть для нейронних мереж Хопфiльда з нелiпшицевою функцiєю активацiї Глобальная робастная экспоненциальная устойчивость для нейронных сетей Хопфильда с нелипшицевой функцией активации |
| title_full | Global robust exponential stability for Hopfield neural networks with non-Lipschitz activation functions |
| title_fullStr | Global robust exponential stability for Hopfield neural networks with non-Lipschitz activation functions |
| title_full_unstemmed | Global robust exponential stability for Hopfield neural networks with non-Lipschitz activation functions |
| title_short | Global robust exponential stability for Hopfield neural networks with non-Lipschitz activation functions |
| title_sort | global robust exponential stability for hopfield neural networks with non-lipschitz activation functions |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/175586 |
| work_keys_str_mv | AT hongtaoyu globalrobustexponentialstabilityforhopfieldneuralnetworkswithnonlipschitzactivationfunctions AT huaiqinwu globalrobustexponentialstabilityforhopfieldneuralnetworkswithnonlipschitzactivationfunctions AT hongtaoyu globalʹnarobastnaeksponencialʹnastiikistʹdlâneironnihmerežhopfilʹdaznelipšicevoûfunkciêûaktivacií AT huaiqinwu globalʹnarobastnaeksponencialʹnastiikistʹdlâneironnihmerežhopfilʹdaznelipšicevoûfunkciêûaktivacií AT hongtaoyu globalʹnaârobastnaâéksponencialʹnaâustoičivostʹdlâneironnyhseteihopfilʹdasnelipšicevoifunkcieiaktivacii AT huaiqinwu globalʹnaârobastnaâéksponencialʹnaâustoičivostʹdlâneironnyhseteihopfilʹdasnelipšicevoifunkcieiaktivacii |