Hopfield型时滞神经网络的稳定性分析

王林山; 徐道义

Hopfield型时滞神经网络的稳定性分析

四川大学数学学院, 成都, 610064

基金项目: 国家自然科学基金重点资助项目(19831030)

详细信息

作者简介:
王林山(1956- ),男,山东人,教授,博士;徐道义(1948- ),男,四川人,教授,博导.

中图分类号: O175;TN711
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出版历程
- 收稿日期: 2000-08-15
- 修回日期: 2001-09-25
- 刊出日期: 2002-01-15

Stability Analysis of Hopfield Neural Networks With Time Delay

Mathematics College, Sichuan University, Chengdu 610064, P R China

摘要

摘要: 研究了具有时滞的Hopfield型神经网络模型平衡点的全局渐近稳定性。去掉了有关文献中关于f_j在R上有界性、可微性的条件,给出了更弱的实用性较强的判定平衡点的存在唯一性及全局渐近稳定性的条件,增强了模型的适用性。
- 神经网络 /
- 平衡点 /
- 稳定性 /
- 拓扑度
Abstract: The global asymptotic stability for Hopfield neural networks with time delay was investigated.A theorem and two corollaries were obtained,in which the boundness and differentiability of f_j on R in some articles were deleted.Some sufficient conditions for the existence of global asymptotic stable equilibrium of the networks in this paper are better than the sufficient conditions in quoted articles.
- neural networks /
- equilibrium /
- stability /
- topological degree

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参考文献(15)

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