Robust Synchronization of Multiple Memristive Neural Networks with Uncertain Parameters via Nonlinear Coupling

Shaofu Yang, Zhenyuan Guo, Jun Wang

Результат исследований: Вклад в журналСтатьярецензирование

167 Цитирования (Scopus)

Аннотация

This paper is concerned with the global robust synchronization of multiple memristive neural networks (MMNNs) with nonidentical uncertain parameters. A coupling scheme is introduced, in a general topological structure described by a direct or undirect graph, with a linear diffusive term and a discontinuous sign term. First, a set of sufficient conditions are derived based on the Lyapunov stability theory for ascertaining global robust synchronization of coupled MMNNs. Second, a pinning adaptive coupling method is proposed to ensure global synchronization without knowing the bound of parameter uncertainties. Two illustrative examples are discussed to substantiate the theoretical results.

Язык оригиналаАнглийский
Номер статьи7018050
Страницы (с-по)1077-1086
Число страниц10
ЖурналIEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
Том45
Номер выпуска7
DOI
СостояниеОпубликовано - 1 июл. 2015
Опубликовано для внешнего пользованияДа

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Robust Synchronization of Multiple Memristive Neural Networks with Uncertain Parameters via Nonlinear Coupling». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать