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含时滞的双向联想记忆神经网络的全局吸引性和全局指数稳定性 被引量:1

Global attractivity and global exponential stability for delayed bidirectional associate memory neural networks
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摘要 本文研究了具有时滞的双向联想记忆神经网络模型,在非线性神经元激励函数是Lipschitz连续的条件下,通过构造适当的泛函,得到了该系统的平衡点是全局吸引和全局指数稳定. In the paper, the global exponential stability and global attractivity are studied for delayed bidirectional associate memory neural networks by constructing suitable Liapunov function, under the hypothesis that the nonlinear neural active fanctions are Lipschtion continuous.
出处 《西南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2007年第4期750-755,共6页 Journal of Southwest Minzu University(Natural Science Edition)
基金 四川省教育厅自然科学科研基金项目(2006C056).
关键词 时滞 双向联想记忆神经网络 全局吸引 全局指数稳定 LIPSCHITZ条件 delaying bidirectional associate memory neural network global exponential stability global attractivity lipschitzcondition
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