Cohen-Grossberg 型 BAM 神经网络指数稳定性

来源 :辽宁工程技术大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:ch32918
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为研究具有分布时滞的并带有脉冲的Cohen-Grossberg型BAM神经网络的全局指数稳定性问题,主要方法是构造一个恰当的Lyapunov泛函以及通过利用一些函数分析的技巧,得到了所研究系统平衡点的全局指数稳定的充分条件的判据.证明过程中将激活函数的单调性和连续可微性的假设削弱为只需要满足Lipschitz条件,推广了已有文献的一些结果,使模型的应用更具有一般性.实例分析表明了所得结论的有效性. In order to study the global exponential stability of Cohen-Grossberg type BAM neural networks with distributed delays and impulses, the main method is to construct a suitable Lyapunov functional and to use the techniques of some function analysis, The global exponential stability of the equilibrium point of the criteria for the proof of proof process will monotonic activation function and the assumption of continuous differentiability is reduced to only need to meet the Lipschitz conditions to promote some of the results of existing literature so that the application of the model More generality.An example analysis shows the validity of the conclusion.
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