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具周期输入的有限连续分布时滞神经网络周期解的全局指数稳定性
  • ISSN号:1003-3998
  • 期刊名称:《数学物理学报:A辑》
  • 时间:0
  • 分类:O175[理学—数学;理学—基础数学]
  • 作者机构:[1]湖南工程学院,湖南湘潭411101, [2]华南理工大学自动化学院,广州510640
  • 相关基金:国家自然科学基金(60374023)、湖南省教育厅重点课题(04A012)和湖南省自然科学基金(05JJ40093)资助
中文摘要:

在去掉对激励函数有界、连续可导、平均时滞有界的条件下,仅要求激励函数满足Lipschitz条件和连接权矩阵之间的关系是一个M-矩阵的情形下,利用重合度理论、Dini导数等知识得出了具周期输入的有限连续分布的一类细胞神经网络周期解的存在性.利用Dini导数和不等式分析技术在同样条件下得出了周期解的指数稳定性.推广和改进了前人的结论.并举例说明了所得定理的有效性.

英文摘要:

Without assuming the boundedness, continuous, derivation of the active functions and the boundedness of the mean time-delay, the existence of a class of neural networks' periodic solution involving distributed delays with periodic inputs is obtained by using the theory of coincidence degree and the knowledge of Dini derivative, when the active functions satisfy the Lipchitz condition and the relations of the interconnection matrix is an M-matrix. Meanwhile, under the same conditions, the global exponential stability of neural networks' periodic solution is obtained by employing Dini derivative and the analysis technique of inequality. Some existing conclusions are improved, extended and complemented. An example is also worked out to demonstrate the advantages of these results.

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期刊信息
  • 《数学物理学报:A辑》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院武汉物理与数学研究所
  • 主编:李邦河 陈贵强 朱熹平
  • 地址:湖北省武汉市武昌小洪山西路30号武汉71010信箱
  • 邮编:430071
  • 邮箱:actams@wipm.ac.cn
  • 电话:027-87199206
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-3998
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1226/O
  • 邮发代号:38-214
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:5382