不对称时延Hopfield神经网络的全局指数稳定性及收敛速度的估计

陈亚军; 许晓鸣; 杨煜普

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不对称时延Hopfield神经网络的全局指数稳定性及收敛速度的估计

更新时间：2025-12-08

- 不对称时延Hopfield神经网络的全局指数稳定性及收敛速度的估计
- Exponential Stability of Asymmetric Hopfield Neural Networks with Time Delay and the Estimation of Convergence Rate
- 电子学报 1999年第2期
- 作者机构：
  
  1. 四川师范学院物理系
  2. 上海交通大学自动化系
  3. 四川师范学院物理系上海交通大学自动化系
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP18
- 纸质出版：1999
- 稿件说明：
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[1]陈亚军,许晓鸣,杨煜普.不对称时延Hopfield神经网络的全局指数稳定性及收敛速度的估计[J].电子学报,1999(02):2-4+26.

Chen Yajun. Exponential Stability of Asymmetric Hopfield Neural Networks with Time Delay and the Estimation of Convergence Rate[J]. Acta Electronica Sinica, 1999, (2).
[1]陈亚军,许晓鸣,杨煜普.不对称时延Hopfield神经网络的全局指数稳定性及收敛速度的估计[J].电子学报,1999(02):2-4+26. DOI：

Chen Yajun. Exponential Stability of Asymmetric Hopfield Neural Networks with Time Delay and the Estimation of Convergence Rate[J]. Acta Electronica Sinica, 1999, (2). DOI：

摘要

本文通过构造适当Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函的方法，对具有时延的不对称Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络平衡点的指数稳定性进行了分析，得到了平衡点指数稳定的充分条件，同时我们也对其指数收敛速度进行了估计．

Abstract

In this paper

we discuss exponential stability of equilibrium point for asymmetric Hopfield neural networks with time delay via the method of constructing suitable Lyapunov functional

and obtain sufficient conditions for global exponential stability of equilibrium point.We also estimate the exponential convergence rate of the equilibrium point of the time delay neural networks.

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