時間変化遅延を持つファジーホップフィールド神経ネットワークの確率安定性分析

通常の高木-菅野（TS）ファジーモデルは、ファジー集合とファジー推論を使用して、複雑な非線形システムを線形サブモデルの集合として表現するアプローチを提供しています。本論文では、時間変化遅延を持つ確率的ファジーホップフィールド神経ネットワーク（SFVDHNN）が研究されます。SFVDHNNのモデルは、まず、時間変化遅延を持つ確率的ホップフィールド神経ネットワークの集合で構成される結果部分を持つ修正されたTSファジーモデルとして確立されます。次に、リャプノフ・クラソフスキー法を使用して、SFVDHNNの平均二乗での全体的な指数安定性が研究されます。安定性基準は、線形行列不等式（LMI）の観点から導出され、いくつかの標準的な数値パッケージによって効果的に解決できます。