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具有时滞的双向联想记忆(BAM)的神经网络的全局动力学行为
引用本文:周进,刘曾荣,向兰.具有时滞的双向联想记忆(BAM)的神经网络的全局动力学行为[J].应用数学和力学,2005,26(3):300-308.
作者姓名:周进  刘曾荣  向兰
作者单位:1. 河北工业大学,应用数学研究所,天津,300130;复旦大学,数学研究所,上海,200433;上海大学,数学系,上海,200436
2. 上海大学,数学系,上海,200436
3. 河北工业大学,应用物理系,天津,300130
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60474071,10171061),中国国家博士后科学基金资助项目(20040350121),河北省教委科研计划资助项目(2003103),河北省高校应用数学与物理重点学科建设资助项目
摘    要:在没有假定关联函数的光滑性,单调性和有界性的条件下,应用Liapunov泛函方法和矩阵代数技术,得到具有常数传输时滞的双向联想记忆(BAM)的神经网络模型平衡点存在性和全局指数稳定性的一些新的充分条件,这些条件可以由网络参数,连接矩阵和关联函数的Lipschitz常数所表示的M矩阵来刻化.这些结果不仅是简单和实用的,而且相对于已有文献的结果具有较少的限制和更易于验证.

关 键 词:双向联想记忆(BAM)  神经网络  全局指数稳定  Liapunov泛函
文章编号:1000-0887(2005)03-0300-09
修稿时间:2003年7月4日

Global Dynamics of Delayed Bidirectional Associative Memory (BAM) Neural Networks
ZHOU Jin,LIU Zeng-rong,XIANG Lan.Global Dynamics of Delayed Bidirectional Associative Memory (BAM) Neural Networks[J].Applied Mathematics and Mechanics,2005,26(3):300-308.
Authors:ZHOU Jin  LIU Zeng-rong  XIANG Lan
Abstract:Without assuming the smoothness,monotonicity and boundedness of the activation functions,some novel criteria on the existence and global exponential stability of equilibrium point for delayed bidirectional associative memory (BAM) neural networks are established by applying the Liapunov functional methods and matrix-algebraic techniques. It is shown that the new conditions presented in terms of a nonsingular M matrix described by the networks parameters,the connection matrix and the Lipschitz constant of the activation functions,are not only simple and practical,but also easier to check and less conservative than those imposed by similar results in recent literature.
Keywords:bidirectional associative memory (BAM)  neural network  global exponential stability  Liapunov function
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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