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含混合时滞的随机Hopfiled神经网络的全局指数稳定性
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全局指数稳定性
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一类时滞Hopfield神经网络系统的全局指数稳定
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&&研究一类时滞Hopfield神经网络系统的平衡状态全局指数稳定性,在放宽对激励函数的可微性与单调性要求的前提下,利用矩阵理论构造适当的李雅普诺夫泛函,得到系统全局指数稳定的充分条件。
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分布时滞动态神经网络的全局指数稳定性
□ 张克跃 任殿波 张继业
摘　要:在没有假定激励函数有界、可微的情况下,研究包含分布时滞的动态神经网络平衡点的存在性、唯一性和全局指数稳定性.根据M-矩阵和拓扑学的有关知识,以及李雅普诺夫稳定性理论,获得该类神经网络平衡点的存在性、唯一性及其全局指数稳定的充分判据.用神经网络的权值矩阵和激励函数满足的条件构造判定矩阵.如果判定矩阵为M-矩阵,则系统存在唯一平衡点,是全局指数稳定的.
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