作　　者： ; ; ;

机构地区： 南京信息工程大学电子与信息工程学院

出　　处： 《数学物理学报（A辑）》 2006年第6期968-977,共10页

摘　　要： 基于随机Fubini定理,利用关于空间变量平均的Lyapunov函数与Ito公式,研究了具时滞的分布参数型随机Hopfield神经网络的稳定性与镇定,获得了若干充分条件． This paper investigates the stability and stabilization of stochastic delay Hopfield neural networks with distributed parameters. The theoretical basement is the combination of stochastic Fubini Theorem. Averaging Lyapunov function with respect to the spatial variables and ItO formula are employed. Some sufficient conditions are obtained.

关 键 词： 时滞 分布参数 神经网络 随机 定理 稳定性

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]