본 논문은 정적 비선형 피드백을 이용하여 피드포워드 신경망(FFNNs)으로 구현된 Lur'e 형태의 비선형 시스템의 국소 안정성을 연구합니다. 양성 시스템 제약 조건을 활용하여, 컴팩트 집합에 국한된 궤적의 지수 안정성에 대한 충분 조건을 제공하는 국소화된 Aizerman 추측을 사용합니다. 이를 바탕으로, 두 가지 방법으로 인력 영역(ROA)을 추정합니다. 첫째, 선형 행렬 부등식(LMI)을 만족하는 이차 함수의 불변 하위 레벨 집합을 구성하는 보다 보수적이지 않은 Lyapunov 기반 접근 방식입니다. 둘째, 선형 완화의 계층별 전파를 통해 FFNN에 대한 엄격한 국소 섹터 경계를 계산하는 새로운 기법입니다. 이러한 경계는 국소화된 Aizerman 프레임워크에 통합되어 국소 지수 안정성을 인증합니다. 수치 결과는 ROA 크기와 확장성 측면에서 기존의 적분 이차 제약 기반 접근 방식에 비해 상당한 개선을 보여줍니다.
