【摘 要】
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本文考虑下面具有时变输入的时滞离散双向联想记忆(BAM)神经网络系统(?)(1.1)并讨论该系统的有界性、非振动性和渐近性.全文由三个章节组成,各部分概要如下:第一章是本文的准备工作.首先,本章简要介绍了神经网络在人工智能领域的地位及神经网络若干重要的数学模型,接着简述了时滞神经网络的应用背景和研究现状,随后导出开展本课题研究的现实及理论意义.第二章研究系统(1.1)的有界性和非振动性.首先,通过
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本文考虑下面具有时变输入的时滞离散双向联想记忆（BAM）神经网络系统（?）（1.1）并讨论该系统的有界性、非振动性和渐近性.全文由三个章节组成,各部分概要如下:第一章是本文的准备工作.首先,本章简要介绍了神经网络在人工智能领域的地位及神经网络若干重要的数学模型,接着简述了时滞神经网络的应用背景和研究现状,随后导出开展本课题研究的现实及理论意义.第二章研究系统（1.1）的有界性和非振动性.首先,通过运用矩阵不等式性质、数学归纳法、Lyapunov函数法和极限理论等数学分析技巧,我们给出了系统有界的两个判别准则.接着,讨论了系统（1.1）解的非振动性,以及系统（1.1）的解关于对应常输入系统平衡解非振动所需的充分性条件.其中,我们分别给出几个例子用于说明所得的结果.第三章研究的是系统（1.1）的渐近性.本章利用适当的Lyapunov函数,给出了系统（1.1）渐近接近的充分性判据.接着,运用数学归纳法推得系统（1.1）全局指数渐近接近的充分条件.此外,通过类似前面Lyapunov函数的构造与分析,得到了系统（1.1）的解渐近接近其常输入系统平衡解的两个充分准则.最后,我们给出例子验证上面的结论.
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