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时滞recurrent神经网络模型的全局渐近稳定性 被引量:2

Over-all Exponential Stability of Recurrent Neural Networks with Time-varying Delay
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摘要 讨论了时滞recurrent神经网络模型的全局渐近稳定性,通过构造适当的Lyapuov函数,利用线性矩阵不等式,给出了一类常时滞recurrent神经网络的新的充分条件,所获的稳定性条件是时滞相关的,稳定性判别条件更宽松.最后通过一个实例说明方法的可行性. The over-all asymptotic stability of recurrent neural networks is discussed in this paper. A new sufficient condition for the asymptotic stability is presented. This condition is dependent on the size of delays and provides more space for stability judgment. A practical example is given to illustrate the applicability of this condition.
作者 谌新年
出处 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期87-90,共4页 Journal of Central South University of Forestry & Technology
基金 国家自然科学基金项目(No.60374023) 湖南省教育厅自然科学基金重点项目(04A012) 湖南省自然科学基金资助(05JJ40093)
关键词 时滞recurrent神经网络 全局渐近稳定性 平衡点 recurrent neural networks time-varying delay over-all exponential stability equilibrium point
  • 相关文献

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共引文献57

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