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时滞BAM神经网络周期振荡解的存在性和指数收敛性
  • ISSN号:1671-6841
  • 期刊名称:《郑州大学学报:理学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]燕山大学理学院,河北秦皇岛066004
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(10571035)
中文摘要:

应用Banach空间的不动点定理并通过构造适当的Lyapunov函数,结合一些分析的技巧研究了时滞BAM神经网络周期振荡解的存在性和指数收敛性.导出的充分判据无论对网络应用还是设计都具有重要的意义,运用代数的方法易于检验导出的条件.最后,通过实例说明所得结果的有效性,

英文摘要:

Existence and exponential convergence of periodic oscillatory solution for BAM neural networks with delays is discussed by using fixed-point theorem, constructing suitable Lyapunov functions, and some analysis techniques. Some sufficient conditions are derived which are of great significance in the design and applications of BAM with delays. The conditions are easy to check in practice by simple algebraic methods. Finally, an example is given to illustrate the effectiveness of our result.

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期刊信息
  • 《郑州大学学报:理学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:郑州大学
  • 主编:李燕燕
  • 地址:郑州市高新区科学大道100号
  • 邮编:450001
  • 邮箱:lixueban@zzu.edu.cn
  • 电话:0371-67781272
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-6841
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1338/N
  • 邮发代号:36-191
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,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),英国英国皇家化学学会文摘
  • 被引量:2791