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具有马氏切换的脉冲时滞神经网络的均方指数稳定性分析
摘    要:为了研究一类具有马氏切换的脉冲时滞非自治Hopfield神经网络的均分指数稳定性,基于随机分析技巧和Razumikhin方法,建立一个体现交叉项的新颖向量非自治Halanay不等式.通过使用Lyapunov方法,将该不等式和切换系统及脉冲系统理论分析工具有机的结合,针对所研究的非自治神经网络系统建立了均方指数稳定的充分性判据.该不等式在结构和神经网络系统兼容,可减少因放缩带来的误差,且所得的判据具有较小的保守性,放宽了现有文献中对时滞变化率的限制.最后通过数值例子,证明研究结果的有效性.

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