Cohen—Grossberg神经网络的全局指数稳定性分析

来源 :应用数学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：net_worm

【摘要】

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本文研究了Cohen—Grossberg神经网络模型的指数稳定性．为避免构造Lyapunov函数的困难，我们采用广义相对Dalquist数方法来分析神经网络的稳定性．借助这一方法，我们不但得到了Cohe

【作者】

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万安华王绵森彭济根毛卫华

【机构】

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中国科学院自动化研究所,西安交通大学理学院,华南农业大学应用数学系

【出处】

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应用数学

【发表日期】

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2006年2期

【关键词】

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指数稳定性Cohen—Grossberg神经网络广义相对Dalquist数指数衰减估计 Exponential stability Cohen-Gross

【基金项目】

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Supported by NNSF of China （10371097） and Principal Foundations of South China Agricultural University （2004K055 and 2005K023）

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本文研究了Cohen—Grossberg神经网络模型的指数稳定性．为避免构造Lyapunov函数的困难，我们采用广义相对Dalquist数方法来分析神经网络的稳定性．借助这一方法，我们不但得到了Cohen-Grossberg神经网络模型平衡解的存在性、唯一性和全局指数稳定性的新的充分条件，而且给出了神经网络的指数衰减估汁．所获结论改进了已有文献的相关结果．

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