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静态神经网络概周期解的存在性与全局指数稳定性

Existence and Global Exponential Stability of Almost Periodic Solutions to the Static Neural Networks
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摘要 利用压缩不动点原理和微分不等式,研究了S-分布时滞静态神经网络概周期解的全局指数稳定性,在不要求作用函数有界、单调与可微的前提下,给出了判断该模型概周期解存在性与指数稳定性的新的充分性条件,该结论推广了已有的结果。 By using the fixed point theorem and differential inequality techniques, the global exponential stability of static neural networks with S-typed delays were considered. Without assuming the boundedness, monotonicity and differentiability of the activation functions, some sufficient condition was obtained to ensure the existence and global exponential stability of the almost periodic solutions. The results of this letter are new and they complement previously known results.
出处 《辽宁石油化工大学学报》 CAS 2009年第2期81-84,共4页 Journal of Liaoning Petrochemical University
基金 辽宁省教育厅高校科研项目(2004F100) 辽宁石油化工大学重点学科建设资助项目(K200409)
关键词 静态神经网络 概周期解 全局指数稳定性 S-分布时滞 Static neural networks Almost periodic solutions Global exponential stability typed distributed delays
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