首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

含混合时滞的随机Hopfiled神经网络的全局指数稳定性
引用本文:胡健,李树勇,杨治国.含混合时滞的随机Hopfiled神经网络的全局指数稳定性[J].四川师范大学学报(自然科学版),2012,35(3):303-308.
作者姓名:胡健  李树勇  杨治国
作者单位:四川师范大学数学与软件科学学院,四川成都,610066
基金项目:国家自然科学基金,四川省应用基础研究基金,四川省教育厅自然科学基金
摘    要:考虑一类含混合时滞的随机Hopfiled神经网络,运用Razumikin方法和不等式技巧得到了该网络平凡解的p阶指数稳定性,推广了一些已有的结果,并利用一个例子,说明结果的有效性.

关 键 词:随机Hopfiled神经网络  混合时滞  Razumikin定理  全局指数稳定

Global Exponential Stability of Stochastic Hopfield Neural Networks with Mixed Time Delays
HU Jian , LI Shu-yong , YANG Zhi-guo.Global Exponential Stability of Stochastic Hopfield Neural Networks with Mixed Time Delays[J].Journal of Sichuan Normal University(Natural Science),2012,35(3):303-308.
Authors:HU Jian  LI Shu-yong  YANG Zhi-guo
Institution:(College of Mathematics and Software Science,Sichuan Normal University,Chengdu 610066,Sichuan)
Abstract:In this paper,a class of stochastic Hopfield neural network with mixed delays is investigated.Some sufficient conditions are derived to ensure the p-th moment exponential stability of stochastic Hopfield neural network with mixed delays by using Razumikhin method and inequality techniques.The result derived in this paper improves and generalizes some earlier works reported in the literature.A numerical example is given to illustrate the effectiveness of the result.
Keywords:stochastic Hopfield neural networks  mixed delays  global exponential stability
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号