【摘 要】
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在Cohen-Grossberg神经网络设计及实现过程中,非负放大函数条件是很实用的.在网络参数存在摄动的情况下,研究了具有非负放大函数的一类多延时Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒
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在Cohen-Grossberg神经网络设计及实现过程中,非负放大函数条件是很实用的.在网络参数存在摄动的情况下,研究了具有非负放大函数的一类多延时Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒渐近稳定性问题.首先通过证明一个有用的引理,建立了渐近稳定性和鲁棒稳定性之间的关系.其次,在不要求激励函数满足严格单调增加和有界性的情况下,通过构造适当的Lyapunov泛函,针对所研究的神经网络模型,基于线性矩阵不等式技术建立了平衡点鲁棒稳定的一个充分判据.仿真结果进一步证明了所得结论的有效性.
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