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高阶时滞神经网络模型的全局指数稳定性
引用本文:谌新年,刘国荣. 高阶时滞神经网络模型的全局指数稳定性[J]. 湖南大学学报(自然科学版), 2007, 34(6): 41-43
作者姓名:谌新年  刘国荣
作者单位:湖南工程学院,计算机系,湖南,湘潭,411104;湖南工程学院,计算机系,湖南,湘潭,411104
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60374023),湖南省教育厅重点资助项目(04A012),湖南省自然科学基金资助项目(05JJ40093)
摘    要:对具有时滞的二阶Hopfield型神经网络平衡点的全局渐近稳定性问题进行了研究.在不要求连接权矩阵的对称性和输入输出函数的可微性与单调性,只要求系统的参数满足是一个M矩阵的情况下,利用推广的Hanalay不等式和上右导数导得系统全局指数稳定性的若干充分条件.为二阶时滞神经网络稳定性的新方法、新结论.

关 键 词:时滞  二阶 Hopfield型神经网络  全局指数稳定性
文章编号:1000-2472(2007)06-0041-03
修稿时间:2007-01-10

Global Exponential Stability of Higher-order Hopfield Type Neural Networks with Delays
CHEN Xin-nian,LIU Guo-rong. Global Exponential Stability of Higher-order Hopfield Type Neural Networks with Delays[J]. Journal of Hunan University(Naturnal Science), 2007, 34(6): 41-43
Authors:CHEN Xin-nian  LIU Guo-rong
Affiliation:Computer Dept,Hunan Institute of Engineering,Xiantan, Hunan 411104,China
Abstract:Based on the extended Hanalay's inequality and the upper-right derivative,the global exponential stability for the second order Hopfield neural networks with time delays was investigated.Under the conditions that the parameter of the systems was a M-matrix,the sufficient conditions of the global exponential stability for the second order Hopfield neural networks with time delays was obtained.
Keywords:time delay  second order Hopfield neural networks  global exponential stability
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