时滞双向联想记忆神经网络的全局指数稳定新条件

计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (4): 205-207.

时滞双向联想记忆神经网络的全局指数稳定新条件

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
基金资助:
本文得到安徽省教育厅自然科学研究项目基金资助（编号：2006KJ045B）.

Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要/Abstract

摘要： 运用不等式αПk=1^m blk≤1/r ∑k=1^m qkbk^r＋1/rα^r（α≥0,bk≥0,qk〉0,∑k=1^m qk=r-1,r〉1）和构造新的李雅普洛夫泛函方法，研究了时滞双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性。去掉了相关文献中有关传递函数有界性的假设，给出了较弱的并且不依赖于时滞的判别条件，增强了模型的适用性，在网络的分析和设计中发挥着重要作用。最后我们通过模拟仿真进一步说明所得结果的正确性，并对双向联想记忆神经网络的收敛速度作了分析。

关键词: 双向联想记忆全局指数稳定性神经网络李雅普洛夫泛涵

Abstract: By employing the inequality αПk=1^m blk≤1/r ∑k=1^m qkbk^r＋1/rα^r（α≥0,bk≥0,qk〉0,∑k=1^m qk=r-1,r〉1）and constructing a new Lyapunov functional, we give a family of new sufficient conditions for global exponential stability of the delayed bidirectional associ

Key words: Bidirectional associative memory, Global exponential stability, Neural network, Lyapunov functional

. 时滞双向联想记忆神经网络的全局指数稳定新条件[J]. 计算机科学, 2006, 33(4): 205-207. https://doi.org/