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        一類Cohen-Grossberg型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概周期解的全局指數(shù)穩(wěn)定

        2014-07-12 14:38:54張強(qiáng)蓋明久張寧崔世維
        關(guān)鍵詞:時(shí)滯全局神經(jīng)元

        張強(qiáng),蓋明久,張寧,崔世維

        (海軍航空工程學(xué)院a.基礎(chǔ)部;b.訓(xùn)練部;c.研究生管理大隊(duì),山東煙臺(tái)264001)

        一類Cohen-Grossberg型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概周期解的全局指數(shù)穩(wěn)定

        張強(qiáng)a,蓋明久a,張寧b,崔世維c

        (海軍航空工程學(xué)院a.基礎(chǔ)部;b.訓(xùn)練部;c.研究生管理大隊(duì),山東煙臺(tái)264001)

        研究了一類Cohen-Grossberg型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概周期解的存在唯一性及全局指數(shù)穩(wěn)定性,得到了判斷概周期解存在唯一及全局指數(shù)穩(wěn)定的充分條件,推廣了一些已有的結(jié)論。

        Cohen-Grossberg型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);概周期解;穩(wěn)定性

        與周期現(xiàn)象相比,概周期現(xiàn)象是一種更普遍的現(xiàn)象。事實(shí)上,從物理實(shí)現(xiàn)方面看,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由超大規(guī)模集成電路實(shí)現(xiàn)的,它擁有大量的神經(jīng)元,且每個(gè)神經(jīng)元都有自己的信號(hào)衰減系數(shù)、與其他神經(jīng)元的連接權(quán)系數(shù)以及外部輸入,因而很難做到它們都具有相同的周期。同時(shí),由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路的外部輸入是由市電供應(yīng)的,而電力系統(tǒng)本身就存在概周期現(xiàn)象,這樣就使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)衰減系數(shù)、連接權(quán)系數(shù)以及外部輸入可能具有概周期振蕩行為。因此,研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)時(shí)就有必要研究這種概周期振蕩現(xiàn)象。

        關(guān)于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概周期解的存在性及穩(wěn)定性,許多學(xué)者進(jìn)行了深入的研究[1-9]。同時(shí),由于Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別、圖像處理等方面的成功運(yùn)用,關(guān)于這類網(wǎng)絡(luò)的概周期解的研究引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注,并取得了一些很好的研究成果[10-12]。在文獻(xiàn)[13]中,Chen研究了Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        概周期解的存在性及全局指數(shù)穩(wěn)定性。本文將系統(tǒng)中的常時(shí)滯推廣為變時(shí)滯,并同時(shí)考慮分布時(shí)滯存在的情況下,研究如下一類Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概周期解的存在性及全局指數(shù)穩(wěn)定性:

        式(2)中:i=1,2,…,n,n≥2是網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的數(shù)量;xi(t)表示第i個(gè)神經(jīng)元在t時(shí)刻的狀態(tài);fj(·)、gj(·)、hj(·)是激勵(lì)函數(shù);0〈τij(t)〈τij對(duì)應(yīng)于軸突信號(hào)傳輸時(shí)滯;cij(t)、dij(t)、eij(t)是t時(shí)刻的連接權(quán)重;Kij(t)是時(shí)滯核;Ii(t)表示在t時(shí)刻的外部輸入。

        系統(tǒng)的初始條件為

        1 預(yù)備工作

        定義1:概周期函數(shù)。設(shè)x(t):?→?,若?ε〉0,?l=l(ε)〉0,使在任意長(zhǎng)為l的區(qū)間內(nèi)都存在δ,使|x(t+δ)-x(t)|〈ε對(duì)任意t∈?都成立,則稱x(t)是一個(gè)概周期函數(shù)。

        下面總是假設(shè)i,j=1,2,…,n。關(guān)于系統(tǒng),作如下假設(shè):

        (H1)存在正常數(shù)、,使得0〈ai(t,x)≤,

        (H2)存在常數(shù)使

        (H3)函數(shù)fj(·)、gj(·)、hj(·)有界并且滿足Lipschitz條件,即存在常數(shù),使得?x,y∈?,有

        2 主要結(jié)果

        定理1:假設(shè)(H1)~(H5)成立,并且有

        則系統(tǒng)(2)存在唯一概周期解,并且是全局指數(shù)穩(wěn)定的。

        證明:對(duì)任意的φ∈X,考慮如下輔助線性系統(tǒng):

        由常數(shù)變易法,可得方程的解為:

        定義映射

        ?φ∈X。令:

        令:

        則X*是X的一個(gè)閉凸子集。

        注意到

        因此,對(duì)任意的φ∈X*,有

        當(dāng)φi(u)〉0時(shí),由假設(shè)(H2)可得

        此時(shí)有

        當(dāng)φi(u)〈0時(shí),由類似的推導(dǎo)可得

        綜合式(5)、(6),可以得到

        將式(7)代入式(4),有

        因此,Tφ∈X*,故T是X*到X*的自映射。接下來(lái)證明T是X*到X*的壓縮映射。

        事實(shí)上,對(duì)任意φ,ψ∈X*,采用與上面類似的推導(dǎo)過(guò)程,可得

        因?yàn)棣选?,所以T是X*到X*的壓縮映射。

        由Banach壓縮映射不動(dòng)點(diǎn)定理知,T在X*上有唯一的不動(dòng)點(diǎn)φˉ,使得Tφˉ=φˉ。由系統(tǒng)的形式可知,系統(tǒng)在X*上存在唯一概周期解x*=φˉ。

        接下來(lái)證明x*的全局指數(shù)穩(wěn)定性。

        則0〈Ai(0)≤ρ〈1。由Ai(ε)的連續(xù)性可知,存在λi〉0,使得0〈Ai(λi)〈1。取λ=1m≤ii≤nn{λi},則有

        設(shè)x(t)是系統(tǒng)(2)的任意一個(gè)解,x*(t)是其概周期解,其初始條件分別為

        首先證明對(duì)任意的α〉1,有下式成立:

        當(dāng)t=0時(shí),式(9)顯然成立。

        假設(shè)當(dāng)t〉0時(shí)式(9)不成立,那么存在t1〉0和i∈{1,2,…,n},使得|,且

        注意到,

        對(duì)上述系統(tǒng)利用常數(shù)變易法,并由假設(shè)(H1)~(H5)和式(7),有

        這與假設(shè)矛盾,故式(9)成立。令α→1,則有式(8)成立,從而系統(tǒng)的概周期解是全局指數(shù)穩(wěn)定的。

        注:若eij(t)≡0,τij(t)=τj,gj=fj,則系統(tǒng)就是文獻(xiàn)[13]中所研究的系統(tǒng),此時(shí)文獻(xiàn)[13]中的定理1就是本文定理的一個(gè)推論。

        另外,在文獻(xiàn)[13]中,為保證其概周期解的全局指數(shù)穩(wěn)定性,在其定理2中需要加入條件:

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        [13] CHEN ZHANG,ZHAO DONGHUA,RUAN JIONG.Almost periodic attracor fof Cohen-Grossberg neural networks with delay[J].Physics Letters A,2009,373:434-440.

        Almost Periodic Solutions Global Exponential Stability of Cohen-Grossberg Neural Networks

        ZHANG Qianga,GAI Ming-jiua,ZHANG Ningb,CUI Shi-weic
        (Naval Aeronautical and Astronautical University a.Department of Basic Sciences; b.Department of Training;c.Graduate students'Brigade,Yantai Shandong 264001,China)

        In this paper,the existence,uniqueness and global exponential stability of the almost periodic solution for a class of Cohen-Grossberg neural networks were studied,and the sufficient conditions for it's global exponential stability of the unique almost periodic solution was given.The results improvet some present conclusions.

        Cohen-Grossberg neural networks;almost periodic solution;stability

        TP183;O175

        A

        1673-1522(2014)04-0374-05

        10.7682/j.issn.1673-1522.2014.04.016

        2014-03-05;

        2014-04-22

        張強(qiáng)(1980-),男,講師,碩士。

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