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随机时滞神经网络系统指数稳定性的新判定准则
  • ISSN号：1001-9847
  • 期刊名称：《应用数学》
  • 时间：0
  • 分类：O211.63[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构：[1]华中科技大学数学与统计学院,湖北武汉430074
  • 相关基金：Supported by NNSF of China （10871077）
作者： 宁瀚文[1]
关键词： 随机, 神经网络, 时滞, 指数稳定, Banach压缩原理, Stochastic, Neural networks, Exponential stability, Banach contraction principle
中文摘要：

本文主要研究了一类随机时滞神经网络的稳定性条件.利用随机分析技巧和不动点原理,建立了一个关于随机时滞神经网络指数稳定性判定的新的准则.

英文摘要：

This paper is concerned with the stability of stochastic delay neural networks.A new criteria on pth exponential stability is obtained via the fixed point approach and stochastic analysis.

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期刊信息
  • 《应用数学》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编：李大潜
  • 地址：武汉珞喻路1037号华中科技大学逸夫科技大楼南楼902室
  • 邮编：430074
  • 邮箱：yysx_hust@163.com
  • 电话：027-87543831
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-9847
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1184/O1
  • 邮发代号:38-61
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 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:4139