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Fixed Points and Exponential Stability for Impulsive Time-Delays BAM Neural Networks via LMI Approach and Contraction Mapping PrinciplePuntos fijos y estabilidad exponencial para redes neuronales BAM con retardos impulsivos mediante el enfoque LMI y el principio del mapa de contracción

Resumen

La técnica del punto fijo se ha empleado en el análisis de estabilidad de redes neuronales de memoria asociativa bidireccional (BAM) con retardo temporal e impulso. Mediante la formulación de un mapeo de contracción en un espacio producto, se derivó un nuevo criterio de estabilidad exponencial basado en LMI. Últimamente, los métodos de punto fijo han educado varios buenos resultados inspirando este trabajo, pero esos criterios no pueden ser programados por un ordenador. En este trabajo, las condiciones LMI del resultado obtenido pueden aplicarse a la caja de herramientas LMI de Matlab, que satisface las necesidades de cálculo a gran escala de la ingeniería real. Además, se presenta un ejemplo numérico y una tabla comparativa para ilustrar la eficacia de los métodos propuestos.

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Información del documento

  • Titulo:Fixed Points and Exponential Stability for Impulsive Time-Delays BAM Neural Networks via LMI Approach and Contraction Mapping Principle
  • Autor:Ruofeng, Rao; Zhilin, Pu; Shouming, Zhong; Xinggui, Li
  • Tipo:Artículo
  • Año:2016
  • Idioma:Inglés
  • Editor:Hindawi Publishing Corporation
  • Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
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