| 时滞Hopfield神经网络模型的全局吸引性和全局指数稳定性 |
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| 引用本文： | 蒲志林,徐道义.时滞Hopfield神经网络模型的全局吸引性和全局指数稳定性[J].应用数学和力学,2001,22(6):633-638. |
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| 作者姓名： | 蒲志林 徐道义 |
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| 作者单位： | 1. 四川师范大学数学系;四川大学数学系
2. 四川大学数学系, |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(19771059)；四川省教委基金资助项目 |
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| 摘 要： | 对具有时滞的Hopfield神经网络模型，在非线性神经元激励函数是Lipschitz连续（而非已有的大部分文献中假设是Sigmoid函数）的条件下，通过构造适当的泛函，给出了这类模型全避吸引和平衡点全局指数稳定的易于验证的充分条件。
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| 关 键 词： | 全局吸引 全局指数稳定 充分条件 时滞Hopfield神经网络 非线性神经元 激励函数 Lipschitz连续 |
| 文章编号： | 1000-0887(2001)06-0633-06 |
| 修稿时间： | 1999年11月23 |
Global Attractivity and
Global Exponential Stability for Delayed Hopfield Neural Network Models |
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| PU Zhi_lin ,XU Dao_yi.Global Attractivity and
Global Exponential Stability for Delayed Hopfield Neural Network Models[J].Applied Mathematics and Mechanics,2001,22(6):633-638. |
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| Authors: | PU Zhi_lin XU Dao_yi |
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| Institution: | PU Zhi_lin 1,2,XU Dao_yi 2 |
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| Abstract: | Some global properties such as global attractivity and global exponential stability for delayed Hopfield neural networks model, under the weaker assumptions on nonlinear activation functions, are concerned. By constructing suitable Liapunov function, some simpler criteria for global attractivity and global exponential stability for Hopfield continuous neural networks with time delays are presented. |
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| Keywords: | neural networks global attractivity global exponential stability |
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