具有变时滞的离散双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性
구유변시체적리산쌍향련상기억신경망락적전국지수은정성
Globally Exponential Stability of Discrete-time Bi-directional Associative Memory Networks with Time-varying Delays
  • 万方数据
    数学的实践与认识 수학적실천여인식
    MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY
    2008年 19期 194-203 ,共10页

    康慧燕%姜忠义%斯力更

    강혜연%강충의%사력경

    BAM神经网络%离散时滞%全局指数稳定%线性矩阵不等式 BAM神經網絡%離散時滯%全跼指數穩定%線性矩陣不等式
    BAM신경망락%리산시체%전국지수은정%선성구진불등식
    利用乙yaPunov函数和线性矩阵不等式(LMI),给出了判定一类双向联想记忆(BAM)神经网络模型的指数稳定的充分性条件.该条件去掉了以往论文中所要求的激活函数单调.可微分的条件,而且所得结果利用Matlab里的LMI工具易于检测.并举例说明本文结果的有效性.
    이용을yaPunov함수화선성구진불등식(LMI),급출료판정일류쌍향련상기억(BAM)신경망락모형적지수은정적충분성조건.해조건거도료이왕논문중소요구적격활함수단조.가미분적조건,이차소득결과이용Matlab리적LMI공구역우검측.병거례설명본문결과적유효성.
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