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一类具M-P型非线性神经网络模型的渐近性与指数稳定

Asymptotic Behavior and Exponential Stability of Solutions of Neural Network with McCulloch-Pitts Nonlinearity

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【作者】 刘开宇张弘强

【Author】 LIU Kai-yu1,2,ZHANG Hong-qiang3(1.College of Mathematical Sciences and Computing Technology,Central South University,Changsha 410083,China;2.College of Mathematics and Econometrics,Hunan University,Changsha 410082,China;3.College of Mathematics and Compution Science,Changsha University of Science and Technology,Changsha 410076,China)

【机构】 中南大学数学科学与计算技术学院长沙理工大学数学与计算科学学院 中国长沙410083湖南大学数学与计量经济学院中国长沙410082中国长沙410076

【摘要】 研究了二元非线性时滞神经网络模型.获得了大阈值及临界阈值情形的渐近行为与全局指数稳定.特别是对临界情形建立了解趋于各平衡点的充要条件,其结果对相关文献的结论作了较大推广.

【Abstract】 Asymptotic behavior and exponential stability of solutions of neural networks with McCulloch-Pitts nonlinearity are investigated.We discuss asymptotic behaviors and global exponential stability in the different thresholds cases.In particular,some new necessary and sufficient conditions are extablished in the critical case.This results generalize the previous results given in the literature.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(10571032)
  • 【文献出处】 湖南师范大学自然科学学报 ,Journal of Natural Science of Hunan Normal University , 编辑部邮箱 ,2007年02期
  • 【分类号】O175.13
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】66
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