二次规划问题的变时滞神经网络模型的全局指数稳定
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作者:
作者单位:

1. 东北大学信息科学与工程学院
2. 东北大学 信息科学与工程学院

作者简介:

张锐

通讯作者:

中图分类号:

O221.2

基金项目:


Global exponential stability of neural network models with time-varying delay for quadratic programming problem
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    研究等式约束下二次规划问题最优解神经网络模型的稳定性, 提出一种变时滞Lagrange 神经网络求解方法.利用线性矩阵不等式(LMI) 技术, 得到两个变时滞神经网络模型全局指数稳定的条件. 分析表明, 此稳定判据能够适应慢变时滞和快变时滞两种情况, 具有适用范围宽、保守性小且易于验证等特点. 数值仿真结果验证了所提方法的有效性.

    Abstract:

    A Lagrange network with time varying delay is proposed to solve quadratic programming problem with equality constrains. By linear matrix inequality(LMI), two criteria for exponential stability of the Lagrange network are established. The obtained stability criteria can be adaptable to either quickly changed or slowly changed time varying delay, which have wider applications, less conservativeness and are easy to check. Simulation results show the effectiveness of the proposed approaches.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

井元伟 张锐 王占山.二次规划问题的变时滞神经网络模型的全局指数稳定[J].控制与决策,2010,25(6):921-924

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  • 收稿日期:2009-05-15
  • 最后修改日期:2009-10-22
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  • 在线发布日期: 2010-06-20
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