一类时滞Hopfield神经网络系统的全局指数稳定

鲁 丽; 张继业; 杨翊仁

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一类时滞Hopfield神经网络系统的全局指数稳定

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 一类时滞Hopfield神经网络系统的全局指数稳定
- Global Exponential Stability in Delayed Hopfield Neural Network Models
- 电子学报 2002年30卷第10期页码：1431-1434
- 作者机构：
  
  1. 西南交通大学应用力学与工程系,四川,成都,610031
  2. 西南交通大学牵引力国家重点实验室,四川,成都,610031
  3. 西南交通大学应用力学与工程系四川成都,610031
  4. 西南交通大学牵引力国家重点实验室四川成都,610031
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  西南交通大学牵引力国家重点实验室开放课题;教育部高等学校骨干教师资助计划
- DOI：
  中图分类号： TP183
- 纸质出版：2002
- 稿件说明：
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鲁丽, 张继业, 杨翊仁. 一类时滞Hopfield神经网络系统的全局指数稳定[J]. 电子学报, 2002,30(10):1431-1434.

LU Li, ZHANG Ji-ye, YANG Yi-ren. Global Exponential Stability in Delayed Hopfield Neural Network Models[J]. Acta Electronica Sinica, 2002, 30(10): 1431-1434.
鲁丽, 张继业, 杨翊仁. 一类时滞Hopfield神经网络系统的全局指数稳定[J]. 电子学报, 2002,30(10):1431-1434. DOI：

LU Li, ZHANG Ji-ye, YANG Yi-ren. Global Exponential Stability in Delayed Hopfield Neural Network Models[J]. Acta Electronica Sinica, 2002, 30(10): 1431-1434. DOI：

摘要

研究一类时滞Hopfield神经网络系统的平衡状态全局指数稳定性.在放宽对激励函数的可微性与单调性要求的前提下

利用矩阵理论构造适当的李雅普诺夫泛函

得到系统全局指数稳定的充分条件.

Abstract

The existence of the equilibuium and the global exponential stability of delayed Hopfield neural network models are studied.Without assuming the monotonicity and differentiability of the activation functions

by utilizing matrix theory

Liapunov functionals are constructed and employed to establish sufficient conditions for global exponential stability independen of the delays.

关键词

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