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具有时滞的广义BAM脉冲神经网络的全局指数稳定性(英文)
Global Stability of Extended BAM Neural Networks with Delays and Impulses

作  者: ; ; ;

机构地区: 仲恺农业工程学院计算科学学院

出  处: 《生物数学学报》 2008年第4期587-593,共7页

摘  要: 本文讨论一类具有时滞的广义双向联想记忆(BAM)脉冲神经网络的指数稳定性.利用Banach空间的不动点定理和Lyapunov泛函,在不假定激励函数有界、单调和可微的条件下,得到了平衡点的存在唯一性定理及其为全局指数稳定的充分条件.文末通过实例阐释了所获结论的有效性. This paper is concerned with a class of extended bidirectional associative memory (BAM) neural networks with delays and impulses. By means of fixed point principle in Banach space and Lyapunov function, sufficient conditions are obtained for the existence and global exponential stability of a unique equilibrium without assuming the activation function to be bounded, monotonic or differentiable. An illustrative example is given to demonstrate the effectiveness of the obtained results.

关 键 词: 脉冲 神经网络 时滞

领  域: [理学] [理学]

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