一類變時滯復(fù)數(shù)Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)行為分析
本文選題:Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 復(fù)數(shù)域。 參考:《應(yīng)用數(shù)學(xué)和力學(xué)》2017年12期
【摘要】:研究了一類具有變時滯的復(fù)數(shù)域Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平衡點的動態(tài)行為.在假定激活函數(shù)滿足Lipschitz條件并且放大函數(shù)只滿足具有下界的情況下,利用M矩陣和同胚映射原理,得到了確保該系統(tǒng)平衡點的存在性和唯一性的充分條件.基于矢量Lyapunov函數(shù)法和不等式技術(shù),得到了確保該系統(tǒng)平衡點的模指數(shù)穩(wěn)定性的判據(jù).該判據(jù)形式簡單,在實際應(yīng)用時便于檢驗.該文所取得的研究成果推廣了現(xiàn)有結(jié)論.最后通過給出一個數(shù)值算例和仿真結(jié)果驗證了所得結(jié)論的正確性和可行性.
[Abstract]:The dynamic behavior of the equilibrium point of a class of complex Cohen-Grossberg neural networks with variable delay is studied. Under the assumption that the activation function satisfies the Lipschitz condition and the amplification function only satisfies the lower bound, by using the principle of M-matrix and homeomorphic mapping, a sufficient condition is obtained to ensure the existence and uniqueness of the equilibrium point of the system. Based on vector Lyapunov function method and inequality technique, a criterion to ensure the modular exponential stability of the equilibrium point of the system is obtained. The criterion is simple in form and easy to test in practical application. The research results obtained in this paper extend the existing conclusions. Finally, a numerical example and simulation results are given to verify the correctness and feasibility of the conclusions.
【作者單位】: 西華大學(xué)流體及動力機械教育部重點實驗室;西華大學(xué)汽車測控與安全四川省重點實驗室;重慶交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院;牽引動力國家重點實驗室(西南交通大學(xué));浙江師范大學(xué)工學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(11402214;51375402;11572264;61773004) 四川省青年科技創(chuàng)新研究團隊(2017TD0035;2017TD0026;2015TD0021;2016HH0010) 四川省教育廳自然科學(xué)重點項目(17ZA0364) 浙江省自然科學(xué)基金(LY14E08006) 教育部“春暉計劃”合作科研項目(Z2014075) 重慶創(chuàng)新團隊項目(CXTDX201601022)~~
【分類號】:O175
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,本文編號:1851614
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