摘要
通过构建李雅普偌夫函数的方法和利用半鞅收敛定理对一类随机时滞神经网络的全局指数稳定进行了分析,提出了易于判定随机时滞神经网络几乎必然指数稳定性新的代数判据,推广了[1]中的主要结论.
Globally exponential stability of a class of stochastic neural networks with delay are analyzed via the method of constructing suitable Lyapunov function and nonnegative semi-martingale convergence theorem. New algebraic criteria are given for almost exponential stability. We extend the main conclusion of the article [1].
出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2006年第1期61-65,共5页
Mathematica Applicata
基金
国家自然科学基金(60574025
60274007)
湖北省自然科学基金(2004ABA055)资助项目
关键词
半鞅收敛定理
神经网络
时滞
李雅普偌夫函数
Semi-martingale convergence theorem
Neural networks
Delay-time Lyapunov function