具有多个时滞的中立型神经网络的指数估计和指数稳定性

本文给出了具有多个时滞的中立型神经网络指数稳定性的指数估计和充分判据。 首先,由于具有多个时滞的中立型神经网络的差分方程部分的关键作用,得出了一些关于连续时间演化的非齐次差分方程的指数估计的新结果。 然后,通过在某些情况下结合描述符变换方法构造几种不同的Lyapunov-Krasovskii泛函,提出了几种新颖的全局和指数稳定性条件,并用线性矩阵不等式(LMI)表示,所得结果具有较少的保守性和限制性。比已知的结果。 还给出了一些数字示例,以显示它们相对于其他示例的有效性和优势。