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一类时延细胞神经网络的周期解
引用本文:谢惠琴,王全义. 一类时延细胞神经网络的周期解[J]. 福州大学学报(自然科学版), 2004, 32(2): 127-131
作者姓名:谢惠琴  王全义
作者单位:1. 福州大学数学与计算机科学学院,福建,福州,350002
2. 华侨大学数学系,福建,泉州,362011
基金项目:国务院侨务办公室科研基金资助项目(01QZR02)
摘    要:引入可调实参数di>0(i=1,2,…,n),通过构造Lyapunov泛函,结合一些分析技巧,对一类时延细胞神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性给出一些新的充分准则.这些准则可用于设计全局指数稳定的和周期振荡的具时滞的神经网络.

关 键 词:细胞神经网络  Lyapunov泛函  周期解  全局指数稳定性
文章编号:1000-2243(2004)02-0127-05
修稿时间:2003-07-24

Periodic solution for a class of cellular neural networks with delays
XIE Hui-qin,WANG Quan-yi. Periodic solution for a class of cellular neural networks with delays[J]. Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition), 2004, 32(2): 127-131
Authors:XIE Hui-qin  WANG Quan-yi
Affiliation:1. College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou, Fujian 350002, China; 2.Department of Mathematics, Huaqiao University, Quanzhou, Fujian 362011, China)
Abstract:By ingeniously importing real parameters d_i>0(i=1, 2, ..., n) which can be adjusted, making use of the Lyapunov functional method and some analysis techniques, some new sufficient conditions for the existence of periodic solution and global exponential stability for cellular neural networks with delays are established. These conditions can be used to design globally exponentially stable and periodical oscillatory neural networks with delays.
Keywords:cellular neural networks  Lyapunov function  periodic solution  global exponential stability
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