南京师大学报（自然科学版）
南京師大學報（自然科學版）
남경사대학보（자연과학판）
JOURNAL OF NANJING NORMAL UNIVERSITY (NATURAL SCIENCE EDITION)
2007年
2期
6-10
,共5页
细胞神经网络%指数稳定性%变时滞
細胞神經網絡%指數穩定性%變時滯
세포신경망락%지수은정성%변시체
基于时滞细胞神经网络(DCNNs)在图像处理等领域的广泛应用,有关它的研究引起了越来越多学者和专家的关注.早期DCNNs稳定性的结果大多由网络权矩阵的分量构成的代数不等式来表示.运用Lyapunov-Krasovskii泛函的方法,研究了DCNNs的指数稳定性,所得充分条件以矩阵的(半)正定形式出现,在实际应用中更加便于验证.与文献中的结果相比较,所得判据适用范围更广.
基于時滯細胞神經網絡(DCNNs)在圖像處理等領域的廣汎應用,有關它的研究引起瞭越來越多學者和專傢的關註.早期DCNNs穩定性的結果大多由網絡權矩陣的分量構成的代數不等式來錶示.運用Lyapunov-Krasovskii汎函的方法,研究瞭DCNNs的指數穩定性,所得充分條件以矩陣的(半)正定形式齣現,在實際應用中更加便于驗證.與文獻中的結果相比較,所得判據適用範圍更廣.
기우시체세포신경망락(DCNNs)재도상처리등영역적엄범응용,유관타적연구인기료월래월다학자화전가적관주.조기DCNNs은정성적결과대다유망락권구진적분량구성적대수불등식래표시.운용Lyapunov-Krasovskii범함적방법,연구료DCNNs적지수은정성,소득충분조건이구진적(반)정정형식출현,재실제응용중경가편우험증.여문헌중적결과상비교,소득판거괄용범위경엄.
