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一类时滞神经网络系统的指数稳定性

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摘要

利用矩阵测度研究了一类时滞神经网络系统的指数稳定性,给出保证神经网络系统指数稳定的充分条件.输出函数不需要满足Lipschitz条件,且也不要求它们可微或严格单调递增.在关联矩阵不对称的情况下,所得到的结论仍然成立.最后一个数值例子验证了判据的有效性.

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来源
《控制理论与应用》 |2005年第2期|321-324|共4页
作者
余昭旭; 吴惕华;
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作者单位

华东理工大学;

自动化系;

上海;

200237;

上海交通大学;

自动化系;

上海;

200030;

河北省科学院;

自动化研究所;

河北;

石家庄;

050081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
神经网络; 时滞; 指数稳定性; 范数; 矩阵测度;

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