具有时变时滞的离散时间不确定脉冲神经网络的鲁棒指数稳定性

本文的目的是研究具有时变时滞的离散时间不确定脉冲神经网络的鲁棒指数稳定性。 通过结合使用Lyapunov函数和Razumikhin技术,提出了一些新的鲁棒指数稳定性准则。 所得结果表明,在具有一定鲁棒稳定性的情况下,神经网络在一定的脉冲扰动下可以保持鲁棒稳定性。 获得的结果还表明,脉冲可以稳健地稳定神经网络,而神经网络不具有稳健的稳定性。 还给出了一些示例及其仿真,以显示所提出结果的有效性和优势。 应当注意的是,首次给出了具有时变时滞的离散时间神经网络的脉冲鲁棒指数镇定结果。