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多比例时滞Hopfield神经网络的全局渐近稳定性及仿真 被引量:1

Global Asymptotic Stability and Simulation of Hopfield Neural Networks with Multi-Proportional Delays
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摘要 针对具有多比例时滞Hopfield神经网络,利用Barbalat引理和2ab≤a2+b2,构造合适的Lyapunov泛函,得到该Hopfield神经网络全局渐近稳定性的一个充分条件.最后根据数值算例及仿真结果验证结论的有效性. For Hopfield neural networks with multi-proportional delays.This paper,by constructing a suitable Lyapunov functional,use 2ab≤a2+b2 and Barbalat lemma,the novel sufficient conditions guaranteeing the global asymptotic stability of Hopfield neural networks are given.Finally,numerical examples and simulations are given to illustrate the effectiveness of the obtained result.
作者 吴寒 尹为华 陈展衡 Wu Han;Yin Weihua;Chen Zhanheng(College of Mathematics and Statistics,Yili Normal University,Yining,Xinjiang 835000,China;The No.6 Middle School of Yining City,Yining,Xinjiang 835000,China)
出处 《伊犁师范学院学报(自然科学版)》 2020年第3期10-15,共6页 Journal of Yili Normal University:Natural Science Edition
基金 国家自然科学基金项目(61663045).
关键词 Hopfie ld神经网络 多比例时滞 全局渐近稳定性 Lya punov泛函 Hopfield neural networks multi-proportional delays global asymptotic stability Lyapunov functional
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