| 一类连续型Hopfield神经网络全局指数稳定的新判据 |
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| 引用本文： | 刘溥臣,王林山.一类连续型Hopfield神经网络全局指数稳定的新判据[J].新疆师范大学学报(自然科学版),2005,24(2):4-9. |
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| 作者姓名： | 刘溥臣 王林山 |
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| 作者单位： | 中国海洋大学,数学系,山东,青岛,266071 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(10171072)。 |
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| 摘 要： | 在连接权矩阵未必对称也未必是M-矩阵的情况下，本给出了一类连续型Hopfield神经网络全局指数稳定的新判据。所得结果比所引献中的结论更优。更实用。
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| 关 键 词： | Hopfield神经网络 全局指数稳定 连续型 判据 连接权矩阵 M-矩阵 |
| 文章编号： | 1008-9659-(2005)-02-0004-06 |
| 修稿时间： | 2005年1月14日 |
A New Criteria for Globally Exponential Stability of Continuous-time Hopfield Neural Networks |
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| LIU Puchen,Wang Linshan.A New Criteria for Globally Exponential Stability of Continuous-time Hopfield Neural Networks[J].Journal of Xinjiang Normal University(Natural Sciences Edition),2005,24(2):4-9. |
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| Authors: | LIU Puchen Wang Linshan |
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| Abstract: | On the condition that the connection strength matrix may be asymmetric and also may be not M-matrix,a criteria for globally exponential stability of the continuous-time Hopfield neural networks has been presented,the results of which are more applicable than those in the quoted papers. |
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| Keywords: | Lyapunov function Neural networks Global exponential stability |
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