具有反应扩散项的变时滞复数域神经网络的指数稳定性

施继忠; 徐晓惠; 蒋永华; 杨继斌; 孙树磊

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具有反应扩散项的变时滞复数域神经网络的指数稳定性

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该文研究了一类具有反应扩散项的变时滞复数域神经网络的指数稳定性.首先在假设复数域激活函数可分解的情况下,将该系统分解为相应的实部系统和虚部系统.利用矢量Lyapunov函数法和M矩阵理论,得到了确保该系统平衡状态指数稳定性的充分条件.该条件不含有任何自由变量,相对现有结论具有较低的保守性.最后通过一个数值仿真算例验证了所得结论的正确性.

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来源
《应用数学和力学》 |2021年第5期|500-509|共10页
作者
施继忠; 徐晓惠; 蒋永华; 杨继斌; 孙树磊;
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作者单位

浙江师范大学工学院;

浙江金华321004;

西华大学汽车与交通学院;

成都610039;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类稳定性理论;
关键词
复数域神经网络; 变时滞; 反应扩散项; 矢量Lyapunov函数法; 指数稳定性;

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