噪声环境中时滞双向联想记忆神经网络指数稳定

• 作者: 廖伍代 廖晓昕 蹇继贵
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 数学
• 关键词: 双向联想记忆神经网络 随机系统 It公式 M-矩阵 概率1指数渐近稳定
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 987-990
• 页数: 4页
• 分类号: O175
• 字数: 2894字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2005.06.025

摘要

任何系统实际上都是在噪声环境中进行工作的.对处在噪声强度已知的噪声环境下双向联想记忆(BAM)神经网络,其平衡点具有指数渐近稳定性是网络进行异联想记忆的基础.构造一个适当的Lyapunov函数,应用It公式、M矩阵等工具讨论了在噪声环境下具有时滞的BAM神经网络概率1指数渐近稳定,得到了指数稳定的代数判据和两个推论,此判据只需验证仅由网络参数构成的矩阵是M矩阵即可,给网络设计带来方便.本文所得结果包括相关文献中确定性结果作为特例.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖晓昕	华中科技大学控制科学与工程系	123	986	16.0	24.0
2	廖伍代	中原工学院电子信息学院	9	45	3.0	6.0
3	蹇继贵	华中科技大学控制科学与工程系	12	29	3.0	4.0