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Cohen—Grossberg神经网络的全局指数稳定性分析
  • ISSN号:1001-9847
  • 期刊名称:《应用数学》
  • 时间:0
  • 分类:O175.13[理学—数学;理学—基础数学] 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]中国科学院自动化研究所,北京100080, [2]西安交通大学理学院,陕西西安710049, [3]华南农业大学应用数学系,广东广州510642
  • 相关基金:Supported by NNSF of China (10371097) and Principal Foundations of South China Agricultural University (2004K055 and 2005K023)
中文摘要:

本文研究了Cohen—Grossberg神经网络模型的指数稳定性.为避免构造Lyapunov函数的困难,我们采用广义相对Dalquist数方法来分析神经网络的稳定性.借助这一方法,我们不但得到了Cohen-Grossberg神经网络模型平衡解的存在性、唯一性和全局指数稳定性的新的充分条件,而且给出了神经网络的指数衰减估汁.所获结论改进了已有文献的相关结果.

英文摘要:

In this paper, the exponential stahility of Cohen-Grossherg neural network model is considered, To avoid the difficulty of constructing a proper Lyapunov function, the generalized relative Dahlquist constant approach is employed to analyze the stahility of neural networks, and sufficient conditions for the existence of a unique equilihrium and the glohal exponential stahility of Cohen- Grossherg neural networks are presented. Moreover,the exponential convergence rate of the neural networks to stahle equilihrium point is estimated. Our results improve the existing ones.

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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