一类连续型Hopfield神经网络全局指数稳定的新判据  

A New Criteria for Globally Exponential Stability of Continuous-time Hopfield Neural Networks

作　　者：刘溥臣[1] 王林山[1] 

机构地区：[1]中国海洋大学数学系,山东青岛266071

出　　处：《新疆师范大学学报（自然科学版）》2005年第2期4-9,共6页Journal of Xinjiang Normal University(Natural Sciences Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10171072)。

摘　　要：在连接权矩阵未必对称也未必是M-矩阵的情况下,本文给出了一类连续型Hopfield神经网络全局指数稳定的新判据,所得结果比所引文献中的结论更优,更实用。On the condition that the connection strength matrix may be asymmetric and also may be not M-matrix,a criteria for globally exponential stability of the continuous-time Hopfield neural networks has been presented,the results of which are more applicable than those in the quoted papers.

关 键 词：HOPFIELD神经网络 全局指数稳定 连续型 判据 连接权矩阵 M-矩阵 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O211.5[自动化与计算机技术—控制科学与工程]