一類隨機慣性時滯神經網絡的穩(wěn)定性
發(fā)布時間:2021-02-12 03:16
研究一類隨機慣性時滯神經網絡穩(wěn)定性問題.通過引入適當變量變換將二階微分系統(tǒng)轉換為一階微分系統(tǒng),利用同胚映射, It?公式和微分算子,構造恰當的Lyapunov函數和采用遞推歸納,給出其系統(tǒng)平衡點存在唯一及全局漸近穩(wěn)定和解指數穩(wěn)定判定的充分條件,最后通過數值模擬例子說明所得理論結果的正確性.
【文章來源】:高校應用數學學報A輯. 2020,35(01)北大核心
【文章頁數】:16 頁
【參考文獻】:
期刊論文
[1]隨機擾動神經網絡的脈沖控制[J]. 陳遠強. 應用數學學報. 2017(01)
[2]一類具有Leakage時滯的慣性Cohen-Grossberg神經網絡的全局指數穩(wěn)定性和Hopf分支[J]. 田曉紅,徐瑞,王志麗. 高校應用數學學報A輯. 2016(04)
[3]一類BAM隨機神經網絡的穩(wěn)定性[J]. 繆春芳,柯云泉. 生物數學學報. 2008(04)
本文編號:3030167
【文章來源】:高校應用數學學報A輯. 2020,35(01)北大核心
【文章頁數】:16 頁
【參考文獻】:
期刊論文
[1]隨機擾動神經網絡的脈沖控制[J]. 陳遠強. 應用數學學報. 2017(01)
[2]一類具有Leakage時滯的慣性Cohen-Grossberg神經網絡的全局指數穩(wěn)定性和Hopf分支[J]. 田曉紅,徐瑞,王志麗. 高校應用數學學報A輯. 2016(04)
[3]一類BAM隨機神經網絡的穩(wěn)定性[J]. 繆春芳,柯云泉. 生物數學學報. 2008(04)
本文編號:3030167
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