Zaman Değişken Gecikmelerle Sınıfsal Sinir Ağlarının Üstel Kararlılığı Üzerine Yeni Sonuçlar

Bu makalede, zamanla değişen gecikmelerle sinir ağlarının bir sınıfı için global üstel kararlılığının analizine yönelik bazı yeni yaklaşımlar sunulmuştur. Fonksiyonel diferansiyel denklemlere yönelik bu yaklaşımlar için Lyapunov kararlılık teorisinden yararlanılmıştır. Daha sonra, dikkate alınan denklemin global üstel kararlılığı (GÜK) için gerek ve yeter koşullar tartışılmıştır. Önerilen denklemin çözümünün nitel davranışını göstermek için bir örnek verilmiştir ve bu örneklerde elde edilen sonuçların geçerliliğini göstermek için MATLAB-Simulink Programı kullanılmıştır. Sonuç olarak, elde edilen sonuçlar ilgili literatürde bulunan sonuçları içerir ve geliştirir.

New Results on the Exponential Stability of Class Neural Networks with Time-Varying Lags

In this article, some novel approaches to the analysis of global exponential stability (GES) for a class of neuralnetworks with time-varying lags are presented. For functional differential equations, these approaches to are basedon Lyapunov stability theory. Then, the necessary and sufficient conditions for GES of the equation consideredhave been discussed. An example was given to illustrate the qualitative behavior of the solution of the proposedequation and MATLAB-Simulink Program was used to demonstrate the validity of the results obtained in thissample. Consequently, the obtained results include and improve the results found in the related literature.

___

  • [1] Agarwal R.P., Grace S.R. 2000. Asymptotic stability of certain neutral differential equations. Math. Comput. Modelling, 31 (8-9): 9-15.
  • [2] Altun Y., Tunç C. 2017. On the global stability of a neutral differential equation with variable time-lags. Bull. Math. Anal. Appl., 9 (4): 31-41.
  • [3] Cakir M., Arslan D. 2015. The Adomian decomposition method and the differential transform method for numerical solution of multi-pantograph delay differential equations. Appl. Math., 6: 1332-1343.
  • [4] Cao J. 2001. Global exponential stability of Hopfield neural networks. Internat. J. Systems Sci., 32 (2): 233-236.
  • [5] El-Morshedy H.A., Gopalsamy K. 2000. Nonoscillation, oscillation and convergence of a class of neutral equations. Nonlinear Anal. Ser. A: Theory Methods, 40 (1-8):173-183.
  • [6] Erbe L., Kong Q., Zhang B. 1995. Oscillation Theory for Functional Differential Equations. Marcel Dekker, New York.
  • [7] Fridman E. 2002. Stability of linear descriptor systems with delays a Lyapunov-based approach. J. Math. Anal. Appl., 273 (1): 24-44.
  • [8] Gopalsamy K. 1992. Stability and Oscillation in Delay Differential Equations of Population Dynamics. Kluwer Academic, Netherlands.
  • [9] Gopalsamy K., Leung I., Liu P. 1998. Global Hopf-bifurcation in a neural netlet. Appl. Math. Comput., 94: 171-192.
  • [10] Keadnarmol P., Rojsiraphisal T. 2014. Globally exponential stability of a certain neutral differential equation with time-varying delays. Adv. Difference Equ., 32, 10 pp.
  • [11] Kulenovic M., Ladas G., Meimaridou A. 1987. Necessary and sufficient conditions for oscillations of neutral differential equations. J. Aust. Math. Soc. Ser. B, 28: 362-375.
  • [12] Li X. 2009. Global exponential stability for a class of neural networks. Appl. Math. Lett., 22 (8): 1235-1239.
  • [13] Mohamad S., Gopalsamy K. 2000. Dynamics of a class of discrete-time neural networks and their continuous-time counterparts. Math. Comput. Simulation, 53: 1-39.
  • [14] Park J.H. 2004. Delay-dependent criterion for asymptotic stability of a class of neutral equations. Appl. Math. Lett., 17 (10): 1203-1206.
  • [15] Park J.H., Kwon, O. M. 2008. Stability analysis of certain nonlinear differential equation. Chaos Solitons Fractals, 37: 450-453.
  • [16] Tunç C. 2015. Convergence of solutions of nonlinear neutral differential equations with multiple delays. Bol. Soc. Mat. Mex., 3 (21): 219-231.
  • [17] Tunç, C., Altun, Y. 2016. Asymptotic stability in neutral differential equations with multiple delays. J. Math. Anal., 7 (5): 40-53.
  • [18] Xu S., Lam J. 2006. A new approach to exponential stability analysis of neural networks with time-varying delays. Neural Netw., 19: 76-83.
Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 2012
  • Yayıncı: Bitlis Eren Üniversitesi Rektörlüğü
Sayıdaki Diğer Makaleler

Gaziantep-Kahramanmaraş Bölgesinde Meydana Gelen Deprem ve Taş Ocağı Patlatmalarının Zaman ve Frekans Ortamı Yöntemleri ile Sınıflandırılması

Evrim YAVUZ, Fadime SERTÇELİK, Hamdullah LİVAOĞLU, T. Serkan IRMAK

Bazı önemli tıbbi bitkilerin antioksidan ve antikanser etkilerinin araştırılması

Rabia TOP, Suat TEKİN, Yavuz ERDEN

New Results on the Exponential Stability of Class Neural Networks with Time-Varying Lags

Yener ALTUN

Çoklu Hedeflerin Çoklu Robotlara Paylaştırılması İçin Bir Yük Dengeleme Sistemi

Emrah DÖNMEZ, Adnan Fatih KOCAMAZ

Katı Atıklar için Optimum Güzergâh Tespiti ve Alansal Dağılım Haritalarının CBS Ortamında Oluşturulması: Suruç (Şanlıurfa) Örneği

Mustafa ULUKAVAK, Ayşegül DEMİR YETİŞ, Mehmet Emin ÇAKIR, Mehmet İrfan YEŞİLNACAR

Zernek Barajı Çevresi (Gürpınar-Van/Türkiye)’nin Florası

İbrahim Demir, Lütfi BEHÇET

Çoklu Doğrusal Regresyon Kullanılarak Monokarboksilik Asitlerin Bazı Termodinamik Özelliklerin Belirlenmesi

Özge ÇOLAKOĞLU HAVARE

Mısır Fidelerinin Büyüme ve Gelişmesi Üzerine Progesteron ve Mifepristonun Etkilerinin Kıyaslamalı Olarak Değerlendirilmesi

Hülya TÜRK

Mentha longifolia (L.) Hudson subsp. typhoides (Briq.) Harley var.typhoides’in Hidroksil Radikali ve Hipokloröz Asit Süpürme Aktiviteleri

Ferda CANDAN, Mahire BAYRAMOĞLU AKKOYUN

Çeşitli Parametrelere Göre Ortotrop Euler-Bernoulli ve Timoshenko Kirişlerinin Statik Analizi

Mustafa Halûk SARAÇOĞLU, Gökhan GÜÇLÜ, Fethullah USLU