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一类连续型Hopfield神经网络全局指数稳定的新判据
一类连续型Hopfield神经网络全局指数稳定的新判据
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摘要：
在连接权矩阵未必对称也未必是M-矩阵的情况下,本文给出了一类连续型Hopfield神经网络全局指数稳定的新判据,所得结果比所引文献中的结论更优,更实用.
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神经网络
变时滞
多时滞
Lyapunov 函数
内容分析
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文献信息
| 篇名 | 一类连续型Hopfield神经网络全局指数稳定的新判据 | ||
| 来源期刊 | 新疆师范大学学报（自然科学版） | 学科 | 数学 |
| 关键词 | Lyapunov函数 神经网络 全局指数稳定性 | ||
| 年，卷（期） | 2005,（2） | 所属期刊栏目 | 数学 |
| 研究方向 | 页码范围 | 4-9 | |
| 页数 | 6页 | 分类号 | O175 |
| 字数 | 3329字 | 语种 | 中文 |
| DOI | 10.3969/j.issn.1008-9659.2005.02.002 | ||
五维指标
引文网络
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研究主题发展历程
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Lyapunov函数
神经网络
全局指数稳定性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
新疆师范大学学报(自然科学版)
主办单位：
新疆师大学报
出版周期：
半年刊
ISSN：
1008-9659
CN：
65-1183/N
开本：
大16开
出版地：
新疆乌鲁木齐市新医路102号
邮发代号：
58-154
创刊时间：
1982
语种：
chi
出版文献量（篇）
2078
总下载数（次）
5
总被引数（次）
7655
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