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含时滞的双向联想记忆神经网络的全局吸引性和全局指数稳定性
引用本文:董彪,蒋自国,吴文权. 含时滞的双向联想记忆神经网络的全局吸引性和全局指数稳定性[J]. 西南民族学院学报(自然科学版), 2007, 33(4): 750-755
作者姓名:董彪  蒋自国  吴文权
作者单位:阿坝师范高等专科学校数学系 四川汶川623000
基金项目:四川省教育厅自然科学科研基金项目(2006C056).
摘    要:本文研究了具有时滞的双向联想记忆神经网络模型,在非线性神经元激励函数是Lipschitz连续的条件下,通过构造适当的泛函,得到了该系统的平衡点是全局吸引和全局指数稳定.

关 键 词:时滞  双向联想记忆神经网络  全局吸引  全局指数稳定  Lipschitz条件
文章编号:1003-2843(2007)04-0750-06
收稿时间:2007-03-21
修稿时间:2007-03-21

Global attractivity and global exponential stability for delayed bidirectional associate memory neural networks
DONG Biao,JIANG Zi-guo,WU Wen-quan. Global attractivity and global exponential stability for delayed bidirectional associate memory neural networks[J]. Journal of Southwest Nationalities College(Natural Science Edition), 2007, 33(4): 750-755
Authors:DONG Biao  JIANG Zi-guo  WU Wen-quan
Abstract:In the paper, the global exponential stability and global attractivity are studied for delayed bidirectional associate memory neural networks by constructing suitable Liapunov function , under the hypothesis that the nonlinear neural active fanctions are Lipschtion continuous.
Keywords:delaying  bidirectional associate memory neural network  global exponential stability  global attractivity  lipschitz condition
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