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含脉冲的Hopfield神经网络的周期解及其全局指数稳定

Periodic Solutions and Exponential Stability in Hopfield Neural Network with Impulse and Design of Impulsive Controllers
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摘要 利用常数变易法、分段Lyapunov函数和压缩映像定理,讨论了含脉冲的Hopfield神经网络模型的周期振荡性及其全局指数稳定性.在此基础上给出了网络稳定的脉冲控制器.所得结果易于验证,也是不含脉冲时一些结果的推广. For the model about neural network with impulse, the authors discuss the existence and uniqueness of periodic solution and the global exponential stability by constructing suitable Lyapunov functions. In addition, the impulsive controllers are gained to stabilize HNN. Two examples are given to illustrate the theory.
作者 杨志春 王霞
出处 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第5期906-909,共4页 Journal of Sichuan University(Natural Science Edition)
基金 国家自然科学基金资助项目(10371083) 重庆市教委科学技术研究项目(041503)
关键词 脉冲 HOPFIELD神经网络 周期解 指数稳定 impulse Hopfield neural network periodic solution exponential stability
  • 相关文献

参考文献4

  • 1[1]Hopfield J J.Proc.Natl.Acad.Sci,1984,81(10):3088-3092.
  • 2[3]Cao Jin-de. Phys. Rev. E, 1999, 60(3):3244-3248.
  • 3[4]Liu Bin, Liu Xin-zhi, Liao Xiao-xin. Control Theory & Application, 2003, 20(2):168 - 172.
  • 4[5]Bainov D, Simeonov P. Impulsive differential equations:periodic solutions and applictions[ M]. New York:Longman Scientific & Technical Group. Limited, 1993.

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