具有可变时滞的Hopfield型随机神经网络的指数稳定性

• 作者: 廖晓昕 杨叔子 沈轶 赵勇
• 来源期刊: 数学物理学报
• 学科: 数学
• 关键词: 神经网络 指数稳定 Razumikhin定理 Lyapunov函数
• 年，卷（期）: 2000,（3）
• 页码范围: 400-404
• 页数: 5页
• 分类号: O1
• 字数: 2574字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-3998.2000.03.017

摘要

研究了具有可变时滞的Hopfield型随机神经网络的指数稳定性,应用Razumikhin定理与Lyapunov函数,建立了这种神经网络的均方指数稳定与几乎必然指数稳定的两类判据,一类是时滞相关而另一类是时滞无关.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨叔子	华中理工大学控制科学与工程系	80	3875	33.0	61.0
2	廖晓昕	华中理工大学控制科学与工程系	25	724	14.0	25.0
3	赵勇	华中理工大学控制科学与工程系	8	115	6.0	8.0
4	沈轶	华中理工大学控制科学与工程系	9	204	6.0	9.0