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屠凯荣;薛、余;张，西安

基于系统解的时变时滞离散记忆电阻神经网络无源性分析新方法。 （英语） Zbl 07833989号

申请。数学。计算。 469，文章ID 128551，12 p.（2024）.
摘要：本文研究了一类具有无界或有界时变时滞的离散时间记忆电阻神经网络（DTMBNN）的无源性分析。首先，给出了一个由几个简单的线性标量不等式组成的新的充分条件，以保证具有无界时变时滞的DTMBNN的无源性。所获得的充分无源性条件基于系统解，所提出的基于系统解的方法可以减少计算复杂性和工作量。其次，得到了具有有界时变时滞的DTMBMM无源性的充分条件。最后，通过两个仿真实例验证了理论结果的有效性。

MSC公司：

93立方厘米 控制理论中的模型系统
34Kxx美元 函数微分方程（包括具有延迟、高级或状态相关参数的方程）
93亿 可控性、可观测性和系统结构

关键词：

基于离散时间记忆电阻的神经网络;基于系统解决方案的方法;无源性分析;时变延迟
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Tu}等人，应用。数学。计算。469，文章ID 128551，12 p.（2024；Zbl 07833989）
全文： DOI程序

参考文献：

[1] Chua，L.O.，Memristor——缺失的电路元件，IEEE Trans。电路理论，18，5，507-519（1971）
[2] 斯特鲁科夫，D.B。；斯奈德，G.S。；D.R.Stewart。；Williams，R.S.，《发现丢失的忆阻器》，《自然》，453，7191，80-83（2008）
[3] Choi，H。；Jung，H。；Lee，J。；尹，J。；Park，J。；Seong，D.-j。；Lee，W。；哈桑，M。；Jung，G.-Y。；Hwang，H.，电阻开关存储器的电可修改突触阵列，纳米技术，20，34，第345201页，（2009）
[4] Jo，S.H。；Chang，T。；伊邦，I。；Bhadviya，B.B。；Mazumder，P。；Lu，W.，神经形态系统中作为突触的纳米级忆阻器件，《纳米通讯》。，10, 4, 1297-1301 (2010)
[5] Kim，H。；Sah，M.P。；杨，C。；罗斯卡，T。；Chua，L.O.，记忆电阻桥突触，Proc。IEEE，1002061-2070（2011）
[6] 范，Y。；黄，X。；李毅。；夏，J。；Chen，G.，《延迟记忆神经网络准同步的非周期间歇控制：区间矩阵和矩阵测度相结合的方法》，IEEE Trans。系统。人类网络。系统。，49, 11, 2254-2265 (2018)
[7] Duan，S。；胡，X。；东，Z。；Wang，L。；Mazumder，P.，基于忆阻器的细胞非线性/神经网络：设计、分析和应用，IEEE Trans。神经网络。学习。系统。，26, 6, 1202-1213 (2014)
[8] Xiao，J.Y。；Zhong，S.M.，具有参数不确定性的延迟分数阶记忆四元数值神经网络的同步和稳定性，神经计算，363，321-338（2019）
[9] Mathiyalagan，K。；Park，J.H。；Sakthivel，R.，使用随机非线性脉冲控制的延迟记忆BAM神经网络同步，应用。数学。计算。，259, 967-979 (2015) ·兹比尔1390.34170
[10] Rajchakit，G。；普拉塔普，A。；Raja，R。；曹，J。；Alzabut，J。；Huang，C.，具有混合时滞的Riemann-Liouville感觉分数阶记忆BAM神经网络投影时滞同步的混合控制方案，数学，7，8，第759页，（2019）
[11] 瓦迪维尔，R。；Syed Ali，M。；Joo，Y.H.，具有混合时变时滞的离散时间T-S模糊开关记忆随机神经网络的鲁棒性能，J.Exp.Theor。Artif公司。智力。，33, 1, 79-107 (2021)
[12] 张，X。；X孟。；Wang，Y。；Liu，C.，具有无界混合时滞和状态相关切换的惯性神经网络的有界实引理，Commun。非线性科学。数字。模拟。，47，第107075条pp.（2023）·Zbl 1508.93167号
[13] X孟。；张，X。；Wang，Y.，基于记忆电阻的无界时变时滞神经网络的有界实引理和指数（H_）控制，数学。计算。模拟。，210, 66-81 (2023) ·Zbl 07703854号
[14] Mathiyalagan，K。；Ragul，R.，带时变时滞抛物系统基于观测器的有限时间耗散性，应用。数学。计算。，413，第126605条pp.（2022）·Zbl 1510.93121号
[15] 王，X。；张，X。；Yang，X.，具有多输入时滞的广义LPV系统的时滞相关鲁棒耗散控制，国际期刊控制。自动化。系统。，17, 2, 327-335 (2019)
[16] 宋，X。；Man，J。；Ahn，C.K。；Song，S.，带反应扩散项的Markov跳跃广义惯性神经网络的有限时间耗散同步，IEEE Trans。系统。人类网络。系统。，51, 6, 3650-3661 (2021)
[17] 瓦迪维尔，R。；阿里，M.S。；Joo，Y.H.，带执行器约束和非线性扰动的切换离散时滞递归神经网络的事件触发同步，J.Franklin Inst.，357，7，4079-4108（2020）·Zbl 1437.93110号
[18] Rajchakit，G。；Chanthorn，P。；Niezabitowski，M。；Raja，R。；巴利亚努，D。；Pratap，A.，基于记忆电阻的分数阶竞争神经网络稳定性和无源性分析的脉冲效应，神经计算，417，290-301（2020）
[19] 傅琦。；蔡，J。；钟，S。；Yu，Y.，带泄漏和两个附加时变延迟的基于忆阻的神经网络的耗散性和无源性分析，神经计算，275747-757（2018）
[20] Wang，J.-L。；Zhao，L.-H.，多权值耦合神经网络无源性和同步性的PD和PI控制，IEEE Trans。Netw公司。科学。工程师，8，1，790-802（2021）
[21] 张，Z。；李，F。；Fang，T。；Shi，K。；Shen，H.，欺骗攻击下Markov跳跃反应扩散神经网络的事件触发/被动同步，ISA Trans。，129, 36-43 (2022)
[22] Mathiyalagan，K。；R.安布维提亚。；Sakthivel，R。；Park，J.H。；Prakash，P.，利用无源性理论实现基于记忆电阻的神经网络的非脆弱同步，神经网络。，74, 85-100 (2016) ·Zbl 1398.34109号
[23] 东，Z。；王，X。；张，X。；胡，M。；Dinh，T.N.，离散时间高阶开关神经网络的全局指数同步及其在多通道音频加密中的应用，非线性分析。混合系统。，47，第101291条第（2023）页·Zbl 1505.93206号
[24] 陈，Y。；张，X。；Xue，Y.，具有无界分布时滞和时变离散时滞的高阶四元数Hopfield神经网络的全局指数同步，数学。计算。模拟。，193, 173-189 (2022) ·Zbl 07442869号
[25] Rakkiyappan，R。；Chandrasekar，A。；Laksmanan，S。；Park，J.H.，基于无源性理论的基于记忆电阻的时变时滞递归神经网络的状态估计，复杂性，19，4，32-43（2014）
[26] 刘杰。；Xu，R.，一类基于记忆电阻的多比例延迟神经网络的无源性分析和状态估计，Adv.Differ。Equ.、。，2017年，第34条pp.（2017）·Zbl 1422.92007年
[27] 王，X。；Park，J.H。；刘，H。；Zhang，X.，分布式线性网络物理系统的合作输出反馈安全控制抵抗间歇性DoS攻击，IEEE Trans。赛博。，51, 10, 4924-4933 (2021)
[28] 王，X。；Yang，G.H.，切换定向网络下线性多智能体系统的容错一致性跟踪控制，IEEE Trans。赛博。，50, 5, 1921-1930 (2020)
[29] 东，Z。；王，X。；Zhang，X.，高阶时滞离散Cohen-Grossberg神经网络基于非奇异M-矩阵的全局指数稳定性分析，应用。数学。计算。，385，第125401条pp.（2020）·Zbl 1508.39013号
[30] 穆罕默德，S。；Gopalsamy，K.，具有时滞的连续时间和离散时间细胞神经网络的指数稳定性，应用。数学。计算。，135, 17-38 (2003) ·Zbl 1030.34072号
[31] 伊藤，M。；Chua，L.，《忆阻元胞自动机和忆阻离散时间细胞神经网络》（2019年），《施普林格自然：柏林施普林格大自然》·兹比尔1283.68229
[32] Shan，Y。；她，K。；钟，S。；钟，Q。；Shi，K。；Zhao，C.，具有加性时变时滞的广义离散时间神经网络的指数稳定性和扩展耗散性准则，应用。数学。计算。，333, 145-168 (2018) ·Zbl 1427.92013年9月
[33] Z.Feng。；郑伟新，关于时滞离散时间神经网络的扩展耗散性，IEEE Trans。神经网络。学习。系统。，26, 12, 3293-3300 (2015)
[34] Jin，L。；何毅。；江，L。；Wu，M.，基于广义互凸矩阵不等式的离散时滞神经网络的扩展耗散性分析，信息科学。，462, 357-366 (2018) ·Zbl 1448.93184号
[35] 张晓明。；韩庆林。；Ge，X。；Zhang，B.-L.，具有时变时滞的离散时间神经网络扩展耗散性的时滞变量相关准则，IEEE Trans。神经网络。学习。系统。，34, 3, 1578-1587 (2023)
[36] 黄，C.-K。；Shu，Y.-J。；Chang，K.-Y。；Shou，H.-N。；Lu，C.-Y.，混合时滞离散递归神经网络的鲁棒无源性分析，国际电子杂志。，102, 2, 216-232 (2015)
[37] 拉马萨米，S。；Nagamani，G。；朱强，离散随机T-S模糊Cohen-Grossberg-Markovian混合时滞跳变神经网络的鲁棒耗散性和无源性分析，非线性动力学。，85, 4, 2777-2799 (2016) ·Zbl 1349.93251号
[38] 陈，X。；Lin，D.，具有时变时滞的非自治离散时间惯性神经网络的无源性分析，神经过程。莱特。，51, 2929-2944 (2020)
[39] Mathiyalagan，K。；Park，J.H。；Sakthivel，R.，离散时间延迟神经网络鲁棒有限时间无源性的新结果，神经计算，177585-593（2016）
[40] 邱，S.-B。；刘，X.-G。；王，F.-X。；Chen，Q.，时变时滞离散线性系统的稳定性和无源性分析，系统。控制信函。，134，第104543条pp.（2019）·Zbl 1428.93091号
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