时滞Cohen-Grossberg神经网络的全局稳定性

• 作者: 张继业 徐晓惠 龙兰
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 时滞 稳定性
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 381-386
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 3624字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2008.03.017

摘要

为将神经网络应用于最优化问题的求解,对具有无穷时滞的Cohen-Grossberg神经网络平衡点的存在性、唯一性和全局渐近稳定性进行了探讨.在不假设激活函数有界性、单调性和可微性的情况下,得到了系统平衡点的存在性条件.利用向量Liapunov函数法,构造适当的含有无穷时滞的微分-积分不等式,并分析了微分-积分不等式的稳定性,得到了Cohen-Grossberg神经网络系统全局渐近稳定性的判据.通过判断由神经网络的权系数、自反馈函数以及激励函数构造的矩阵是否为M-矩阵,即可得到Cohen-Grossberg神经网络系统的全局渐近稳定性.最后给出了一个算例,以说明该判据的正确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张继业	西南交通大学牵引动力国家重点实验室	188	1695	20.0	31.0
2	徐晓惠	西南交通大学牵引动力国家重点实验室	8	29	4.0	5.0
3	龙兰	西南交通大学牵引动力国家重点实验室	11	44	4.0	6.0