不連續激勵函數時滯Cohen-Grossberg神經網絡的動力學性質

研究了一類具有不連續激勵函數的時滯Cohen-Grossbe神經網絡,利用推廣的 Lyapunov方法,證明了Filippov意義下解全局收斂到惟一的平衡點.在證明過程中使用了鏈式法.利用該法則可以計算不可微Lyapunov函數對時間t沿右端不連續微分方程的導數.

作 者： 李緒孟 黃立宏 王小卉 LI Xu-meng HUANG Li-hong WANG Xiao-hui   作者單位： 李緒孟,LI Xu-meng(湖南大學,數學與計量經濟學院,湖南,長沙,410080;湖南農業大學,理學院,湖南,長沙,410128)

黃立宏,HUANG Li-hong(湖南大學,數學與計量經濟學院,湖南,長沙,410080)

王小卉,WANG Xiao-hui(湖南農業大學,理學院,湖南,長沙,410128) 

刊 名： 湖南農業大學學報(自然科學版)  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF HUNAN AGRICULTURAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCES)  年，卷(期)： 2008 34(3)  分類號： O175.12  關鍵詞： Cohen-Grossberg神經網絡   全局指數穩定   非線性方法   M-矩陣   Cohen-Grossberg neural networks   global exponential stability   nonlinear measure   M-matrix  

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