混合时滞随机Hopfield神经网络的均方渐近稳定性

• 作者: 谭亚华 谭建国
• 来源期刊: 动力系统与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 混合时滞随机Hopfield神经网络 李雅普诺夫函数 ITO公式 均方渐进稳定性
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 263-270
• 页数: 8页
• 分类号: TP1

摘要

这篇文章考虑的是具有混合时滞的随机Hopfield神经网络模型,模型的混合时滞是由常固定时滞和连续分布时滞组成。李和丁(2017)引入了这种模型并且讨论了其性质,本文将继续对这种模型进行研究。因此,文章的主要目的是通过研究、分析来获得具有混合时滞的随机Hopfield神经网络的均方渐近稳定性的判定条件。除此之外,我们使用的方法是李雅普诺夫函数法、Ito公式法和不等式法。文章首先构造了合适的李雅普诺夫函数,然后对所构造的李雅普诺夫函数应用Ito公式,通过计算从而得到了判断具有混合时滞的随机Hopfield神经网络的均方渐近稳定性的条件。最后,我们给出了一个例子来验证我们所得到的结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭建国		10	23	2.0	4.0
2	谭亚华		1	0	0.0	0.0