Delay-dependent stability for uncertain stochastic bam neural networks with time-varying delay

This paper deals with the problem of delay-dependent asymptotically stability for stochastic bidirectional associative memory neural networks with time-varying structured uncertainties and time-varying delays. The parameter uncertainties are assumed to be norm bounded. Based on a Lyapunov-Krasovskii functional and the stochastic stability analysis theory, new delay-dependent stability criteria for the asymptotically stability of stochastic bidirectional associative memory neural networks are derived in terms of linear matrix inequalities. Finally, a numerical example suggests that the proposed criteria are effective and are an improvement over previous ones. يناقش هذا البحث مسألة الاستقرار التقاربي المعتمد على التأخير لشبكات الذاكرة العصبية الترابطية الاتفاقية ثنائية الاتجاه بالنسبة للاوثوقية المقولبة و التأخيرات المتغيرة مع الزمن. نفترض هنا أن معيار وسيط اللاوثوقية محدود. اعتمادا على دالي Lyapunov-Krasovskii و نظرية تحليل الاستقرار الاتفاقي، سنشتق معيار استقرار جديد يعتمد على التأخير لشبكات الذاكرة العصبية الترابطية الاتفاقية ثنائية الاتجاه بدلالة متباينات خطية في المصفوفات, أخيرا، تقدم مثالا عدديا يثبت فعالية المعيار المقترح و أنه يحسن المعايير السابقة.