一类中立型时滞神经网络的全局渐近稳定性
Global asymptotic stability of a class of neutral neural networks with time delays作者机构：河池学院计算机与信息科学系广西宜州546300 中南大学信息科学与工程学院长沙410083 澳大利亚科廷大学数学与统计系澳大利亚
出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)
年 卷 期：2012年第48卷第6期
页 面：30-32页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金(No.60704003) 广西自然科学基金(No.200991265)
摘 要：讨论了一类带有时滞的中立型神经网络的稳定性问题。通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,利用矩阵Schur补性质研究了此类中立型时滞神经网络模型的全局渐近稳定性,得出基于矩阵特征值的稳定性的充分判据,并给出基于矩阵特征值的时滞Hopfield神经网络全局渐近稳定性的充分条件;数值仿真检验了结果的有效性。
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