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基于Gronwall积分不等式的Hopfield神经网络稳定性的新判据

A New Criterion for Stability of Hopfield Neural Network Based on Gronwall Integral Inequality
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摘要 在Hopfield时滞神经网络的研究中,人们通常是利用构造李亚普诺夫函数来分析系统的稳定性。本文利用一类Gronwall积分不等式研究了Hopfield神经网络的稳定性问题,我们得出Hopfield神经网络及其时滞系统全局指数稳定性的新判据,并通过实例仿真验证了结果的有效性和可行性。 When people study Hopfield time-delay neural network, Lyapunov function is usually used to an-alyze the stability of the system. But, in this paper, we study the stability of Hopfield neural network by using Gronwall integral inequalities, and obtain the new criterion of global exponential stability of Hopfield neural network and its delay system. Finally, we demonstrate the validity of the results by a numerical example.
机构地区 河池学院
出处 《应用数学进展》 2018年第12期1658-1666,共9页 Advances in Applied Mathematics
基金 广西自然科学基金项目(2016GXNSFAA380125, 2016GXNSFAA380090).
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