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一类双向联想记忆神经网络概周期解的全局渐近稳定性 被引量:1

Global Asymptotic Stability of Almost Periodic Solution for Certain BAM Neural Networks
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摘要 利用Bananch空间中的不动点定理、指数二分法和Lyapunov函数方法研究了一类分布时滞双向联想记忆神经网络概周期解的全局渐近稳定性,实例说明了判据的有效性. Sufficient conditions for the global asymptotic stability of almost periodic solution for BAM neural networks with continuously distributed delays are established in Banach space by using the fixed point theorem,exponential dichotomy and constructing Lyapunov function. An example is given to evaluate the availability of the proceeding result.
出处 《滨州学院学报》 2011年第6期6-12,共7页 Journal of Binzhou University
基金 国家自然科学基金资助项目(11171374) 山东省自然科学重点基金资助项目(ZR2011AZ001)
关键词 双向联想记忆神经网络 时滞 概周期解 全局渐近稳定性 BAM neural networks delay almost periodic solution Global asymptotic stability
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二级参考文献24

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引证文献1

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