| 变时滞神经网络指数稳定性条件 |
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| 引用本文： | 蒋秋浩,曹进德.变时滞神经网络指数稳定性条件[J].南京师大学报,2007,30(2):6-10. |
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| 作者姓名： | 蒋秋浩 曹进德 |
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| 作者单位： | [1]中国药科大学数学系,江苏南京210009 [2]东南大学数学系,江苏南京210096 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金
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江苏省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 基于时滞细胞神经网络(DCNNs)在图像处理等领域的广泛应用,有关它的研究引起了越来越多学者和专家的关注.早期DCNNs稳定性的结果大多由网络权矩阵的分量构成的代数不等式来表示.运用Lyapunov-Krasovskii泛函的方法,研究了DCNNs的指数稳定性,所得充分条件以矩阵的(半)正定形式出现,在实际应用中更加便于验证.与文献中的结果相比较,所得判据适用范围更广.
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| 关 键 词： | 细胞神经网络 指数稳定性 变时滞 时滞神经网络 指数稳定性 定性条件 Neural Networks Delayed Exponential Stability 范围 判据 比较 文献 验证 正定 权矩阵 充分条件 方法 泛函 运用 代数不等式 构成 分量 |
| 文章编号： | 1001-4616（2007）02-0006-05 |
| 收稿时间： | 2006-10-20 |
| 修稿时间： | 2006-10-202007-01-11 |
Global Exponential Stability of Delayed Neural Networks |
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| Jiang Qiuhao,Cao Jinde.Global Exponential Stability of Delayed Neural Networks[J].Journal of Nanjing Normal University(Natural Science Edition),2007,30(2):6-10. |
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| Authors: | Jiang Qiuhao Cao Jinde |
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| Institution: | 1. Department of Mathematics, China Pharmaceutical University, Nanjing 210009, China;2. Department of Mathematics, Southeast University, Nanjing 210096, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | neural networks exponential stability time-varying delay |
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