时滞BAM神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性
EXISTENCE AND GLOBAL EXPONENTIAL STABILITY OF PERIODIC SOLUTION FOR BAM NEURAL NETWORDS WITH PERIODIC COEFFICIENTS AND DELAYS作者机构：湘南学院数学系郴州423000 东南大学数学系南京210096 湖南大学数学与计量经济学院长沙410082
出 版 物：《应用数学学报》 (Acta Mathematicae Applicatae Sinica)
年 卷 期：2005年第28卷第2期
页 面：193-209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)] 07[理学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 070104[理学-应用数学] 0835[工学-软件工程] 0701[理学-数学] 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：国家自然科学基金项目(No.10371034 No.60373067) 教育部科学技术重点项目(No.78) 江苏省自然科学基金(No.BK2003053) 江苏省"青蓝工程"项目
主 题：BAM神经网络 全局指数稳定性 解的存在性 时滞 Lyapunov泛函 分析技巧 充分条件 周期系数 周期振荡 度理论 不等式
摘 要：本文利用迭合度理论,通过构造适当的Lyapunov泛函并结合Yang不等式分析技巧,获得了具周期系数的时滞BAM神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性的充分条件,这些结果对设计全局指数稳定的BAM神经网络与周期振荡的BAM神经网络具有重要的指导意义.
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