时滞双向联想记忆神经网络的全局稳定性

• 作者: 张强 王超 许进 高琳
• 来源期刊: 物理学报
• 学科: 物理学
• 关键词: Lyapunov泛函 时滞 双向联想记忆神经网络 全局渐近稳定性
• 年，卷（期）: 2003,（7）
• 所属期刊栏目: 总论
• 页码范围: 1600-1605
• 页数: 6页
• 分类号: O4
• 字数: 3873字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3290.2003.07.009

摘要

通过构造一个合适的Lyapunov泛函及应用不等式的分析技巧研究了具有时滞的双向联想记忆神经网络的平衡点的全局稳定性问题.在对神经元激励函数较宽松的假设条件下(可以不满足Lipschitz条件),获得了一个新的保证全局渐近稳定性的判定准则.结果可应用于包含非Lipschitz的一类更加广泛的神经元激励函数的神经网络的设计中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许进	华中科技大学控制科学与工程系	117	2149	25.0	39.0
2	张强	西安电子科技大学电子工程研究所	50	665	15.0	25.0
3	高琳	西安电子科技大学电子工程研究所	43	810	16.0	28.0
4	王超	西安电子科技大学电子工程研究所	43	424	12.0	19.0