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        具時滯細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)周期解的全局漸近穩(wěn)定性

        2012-08-06 07:07:42周立群
        關(guān)鍵詞:系統(tǒng)研究

        常 青,周立群

        (天津師范大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,天津300387)

        細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自1988年由Chua等[1]首次提出以來,在理論與應(yīng)用中已被廣泛研究.細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種能實時、高速并行處理信號的大規(guī)模非線性模擬電路模型,易于VLSI實現(xiàn).因而細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理、模式識別、聯(lián)想記憶、通信保密及組合優(yōu)化等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景.細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動力學(xué)行為對網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)性質(zhì),如平衡點的存在性、唯一性,全局漸近穩(wěn)定性或指數(shù)穩(wěn)定性有著重要的影響,而平衡點的性質(zhì)在細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用中起著重要作用.平衡點可視為細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具任意周期的一個特殊的周期解,因而對細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的周期解的研究也有重要意義.

        在關(guān)于細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)周期解的穩(wěn)定性的研究中,主要的方法有Lyapunov泛函[2-4]、重合度理論中的Mawhin延拓定理[5-7]、不動點定理[8]、Halanay不等式[9]等,或者是其中幾種方法的結(jié)合.如文獻[10]利用重合度理論中的連續(xù)性定理及Lyapunov泛函研究了具分布時滯細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)周期解的存在性和全局穩(wěn)定性;文獻[11]利用Lyapunov泛函及Halanay不等式研究了具時變時滯和分布時滯細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)周期解的全局指數(shù)穩(wěn)定性;文獻[12]利用重合度理論中的連續(xù)性定理及合適的退化Lyapunov-Krasvovskii泛函研究了具時滯和脈沖細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)周期解的存在性和全局指數(shù)穩(wěn)定性;文獻[13]利用Lyapunov泛函和Young不等式研究了具常時滯和變時滯模糊細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局指數(shù)穩(wěn)定性和周期解的存在性.在控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析中得到廣泛應(yīng)用的Barbalat引理,也可應(yīng)用于非線性自治系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定性分析.因而本研究利用Barbalat引理及Lyapunov泛函討論具時滯細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)周期解的全局漸近穩(wěn)定性,得到了具時滯細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)周期解的全局漸近穩(wěn)定性的新的充分條件.

        1 模型與預(yù)備知識

        考慮如下具時滯細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型:

        其中:t>0;n是網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的個數(shù);xi(t)表示第i個神經(jīng)元在t時刻的狀態(tài)變量;fj(xj(t))表示第j個神經(jīng)元在t時刻的輸出;di>0表示在與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不連通并且無外部附加電壓差的情況下第i個神經(jīng)元恢復(fù)獨立靜息狀態(tài)的速率;aij、bij是常數(shù),分別表示第j個神經(jīng)元在t時刻的輸出對第i個神經(jīng)元的影響強度和第j個神經(jīng)元在t-τj時刻的輸出對第i個神經(jīng)元的影響強度;τj是非負常數(shù);Ii(t)是周期為ω>0的輸入函數(shù).

        系統(tǒng)(1)的初始條件為

        假設(shè)系統(tǒng)(1)的輸出函數(shù)滿足下列條件:

        (C2)fi(x)滿足全局Lipschitz連續(xù),即存在li>0,使得

        定義 設(shè)φ(t)=(φ1(t),φ2(t),…,φn(t))T是系統(tǒng)(1)的周期解,若系統(tǒng)(1)從任意初始函數(shù)ξ(t)=(ξ1(t),ξ2(t),…,ξn(t))T出發(fā)的解軌跡x(t;ξ(t))都滿足

        則稱系統(tǒng)(1)的周期解φ(t)是全局漸近穩(wěn)定的.

        引理1[14](Barbalat引理) 如果函數(shù)φ(t)、(t)有界,而且φ(t)平方可積,則φ(t)=0.

        引理2 設(shè)fi(x)滿足(C1),則系統(tǒng)(1)的解有界.

        證明 ?t>0,系統(tǒng)(1)的解可表示為

        因此,系統(tǒng)(1)的解有界.

        2 主要結(jié)果

        定理 假設(shè)(C1)、(C2)成立,如果則系統(tǒng)(1)的周期解是全局漸近穩(wěn)定的.

        證明 設(shè)φ(t)=(φ1(t),φ2(t),…,φn(t))T是系統(tǒng)(1)的周期解,令yi(t)=xi(t)-φi(t),則有

        構(gòu)造正定Lyapunov泛函

        對V(y(t))沿系統(tǒng)(1)求導(dǎo)得

        設(shè)t≥0,上式兩邊同時從0到t積分得

        于是有

        由引理2知系統(tǒng)(1)的解x(t)=(x1(t),x2(t),…,xn(t))T在t≥0上有界,即xi(t)在t≥0上有界,由式(1)知在t≥0上也有界.而φ(t)是系統(tǒng)(1)的周期解,則在t≥0上也有界.又因為yi(t)平方可積,則由引理1知因此,系統(tǒng)(1)是全局漸近穩(wěn)定的,即系統(tǒng)(1)的任意解都收斂到它的周期解.

        在系統(tǒng)(1)中,若對任意i=1,2,…,n,都有Ii(t)=Ii,則系統(tǒng)(1)變?yōu)?/p>

        由定理可直接得到如下推論:

        推論 假設(shè)(C1)、(C2)成立,如果則系統(tǒng)(2)的平衡點是全局漸近穩(wěn)定的.

        3 數(shù)值算例

        例1 考慮如下具時滯細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):

        其中:

        因此,由定理得系統(tǒng)(3)的任意解都收斂到其周期解.仿真結(jié)果見圖1.

        圖1 系統(tǒng)(3)的仿真圖Fig.1 Simulation figure of system (3)

        例2 考慮如下具時滯細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):

        其中:

        因此,由定理得系統(tǒng)(4)的任意解都收斂到其唯一周期解.仿真結(jié)果見圖2.

        圖2 系統(tǒng)(4)的仿真圖Fig.2 Simulation figure of system (4)

        4 結(jié)論

        討論了一類具時滯細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)周期解的全局漸近穩(wěn)定性,通過構(gòu)造合適的Lyapunov泛函及應(yīng)用Barbalat引理,得到了具時滯細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)周期解的全局漸近穩(wěn)定性的新的充分條件,所得條件與時滯無關(guān),更具一般性.

        [1]CHUA L O,YANG L.Cellular neural networks:Theory and applications[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems,1988,35(10):1257-1290.

        [2]CAO J D.On exponential stability and periodic solutions of CNNs with delays[J].Physics Letters A,2000,267(5/6):312-318.

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        [14]賀昱曜,閆茂德.非線性控制理論及應(yīng)用[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2007.

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