| 一类时滞神经网络的周期解与稳定性 |
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| 引用本文： | 刘可为,蒋威.一类时滞神经网络的周期解与稳定性[J].应用数学,2006,19(3):587-594. |
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| 作者姓名： | 刘可为 蒋威 |
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| 作者单位： | 安徽大学数学与计算科学学院,安徽,合肥,230039 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;教育部科学技术研究重点项目;安徽大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 本文利用重合度理论中的延拓定理和一些分析技巧,讨论了一类时滞神经网络的周期解的存在性和全局渐近稳定性,获得了简便的判别条件.
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| 关 键 词： | 延拓定理 时滞神经网络 周期解 全局渐近稳定性 |
| 文章编号： | 1001-9847(2006)03-0587-08 |
| 收稿时间： | 2005-12-02 |
| 修稿时间： | 2005年12月2日 |
Periodic Solutions and Stability for a Class of Delayed Neural Networks |
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| LIU Ke-wei,JIANG Wei.Periodic Solutions and Stability for a Class of Delayed Neural Networks[J].Mathematica Applicata,2006,19(3):587-594. |
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| Authors: | LIU Ke-wei JIANG Wei |
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| Institution: | School of Mathematics and Computational Science ,Anhui University , Hefei 230039,China |
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| Abstract: | By using continuation theorem in coincidence degree theory and some analysis techniques,the existence and globally asymptotic stability of periodic solutions for a class of delayed neural networks are discussed.Some effective results are obtained. |
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| Keywords: | Continuation theorem Delayed neural networks Periodic solutions Globally asymptotic stability |
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