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Cohen-Grossberg神经网络指数稳定性的新判则

来源 :高校应用数学学报：A辑 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yuhosun

【摘 要】

：

避免构造Lyapunov函数的困难,运用广义Dahlquist数方法研究了Cohen- Grossberg神经网络模型的指数稳定性,不但得到了Cohen-Grossberg神经网络平衡点存在惟一性和指数稳定性的

【作 者】

：

万安华 王绵森 彭济根 

【机 构】

：

中山大学数学与计算科学学院西安交通大学理学院西安交通大学理学院广东广州陕西西安

【出 处】

：

高校应用数学学报：A辑

【发表日期】

：

2008年2期

【关键词】

：

COHEN-GROSSBERG神经网络 指数稳定性 指数衰减估计 广义Dahlquist数 Cohen-Grossberg neural network  ex 

【基金项目】

：

2007年度中山大学理工科青年教师科研启动基金(2007-34000-3171915)

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避免构造Lyapunov函数的困难,运用广义Dahlquist数方法研究了Cohen- Grossberg神经网络模型的指数稳定性,不但得到了Cohen-Grossberg神经网络平衡点存在惟一性和指数稳定性的全新充分条件,而且给出了神经网络的指数衰减估计.与已有文献结果相比,所得的神经网络指数稳定的充分条件更为宽松,给出的解的指数衰减速度估计也更为精确.

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