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Cohen-Grossberg神经网络指数稳定性的新判则
引用本文:万安华,王绵森,彭济根.Cohen-Grossberg神经网络指数稳定性的新判则[J].高校应用数学学报(A辑),2008,23(2):167-173.
作者姓名:万安华  王绵森  彭济根
作者单位:1. 中山大学,数学与计算科学学院,广东广州,510275
2. 西安交通大学,理学院,陕西西安,710049
基金项目:中山大学校科研和教改项目
摘    要:避免构造Lyapunov函数的困难,运用广义Dahlquist数方法研究了Cohen- Grossberg神经网络模型的指数稳定性,不但得到了Cohen-Grossberg神经网络平衡点存在惟一性和指数稳定性的全新充分条件,而且给出了神经网络的指数衰减估计.与已有文献结果相比,所得的神经网络指数稳定的充分条件更为宽松,给出的解的指数衰减速度估计也更为精确.

关 键 词:Cohen-Grossberg神经网络  指数稳定性  指数衰减估计  广义Dahlquist数
文章编号:1000-4424(2008)02-0167-07
修稿时间:2005年4月13日

New criteria for exponential stability of Cohen-Grossberg neural networks
WAN An-hua,WANG Mian-sen,PENG Ji-gen.New criteria for exponential stability of Cohen-Grossberg neural networks[J].Applied Mathematics A Journal of Chinese Universities,2008,23(2):167-173.
Authors:WAN An-hua  WANG Mian-sen  PENG Ji-gen
Abstract:Avoiding the difficulty of constructing a proper Lyapunov function,the generalized Dahlquist constant approach is employed to investigate the exponential stability of Cohen-Grossberg neural networks model.New sufficient conditions for the existence of an unique equilibrium and the exponential stability of the neural networks are presented,and the exponential decay estimate of the solution is proposed.Compared with the existing results,the new criteria provide more precise exponential convergence rate estimate under milder conditions.
Keywords:Cohen-Grossberg neural network  exponential stability  exponential decay estimate  generalized Dahlquist constant
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