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关于随机时滞神经网络稳定性的注记

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摘要

利用非负鞅收敛定理、Lyapunov 泛函方法和网络自身的特性讨论了变时滞随机递归神经网络的随机指数稳定性,给出了这类神经网络随机指数稳定性的新的代数准则,所给代数准则简单易用.两个应用实例说明即使针对随机Hopfield 神经网络所给的代数准则也优于相关的判别准则.

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来源
《工程数学学报》 |2010年第4期|720-730|共11页
作者
张子芳; 徐道义;
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作者单位

淮海工学院数理系,江苏连云港222005;

四川大学数学研究所,成都610064;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类随机微分方程;
关键词
随机递归神经网络; 变时滞; 随机指数稳定性; 样本Lyapunov指数;

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