具有分布式时滞的模糊神经网络的指数稳定性  

Exponential stability of fuzzy neural networks with distributed delays

作　　者：王静[1] 谭满春[1] 

机构地区：[1]暨南大学数学系,广东广州510632

出　　处：《暨南大学学报（自然科学与医学版）》2010年第1期7-11,共5页Journal of Jinan University(Natural Science & Medicine Edition)

基　　金：广东省自然科学基金项目(9151001003000005)

摘　　要：研究具有分布式时延的模糊神经网络的指数稳定性.仅要求反馈核函数满足∫0th(s)ds=1,利用均值不等式和Lyapnunov泛函,得出了该模型的全局指数稳定性的一个充分条件.通过实例,说明本文结果是可行的.Exponential stability is considered for a class of fuzzy neural networks with distributed delays. A sufficient condition for exponential stability of such systems is derived by Lyaponov functional and mean inequality only requiring the core function meeting f0^x h（s）ds=1. Examples are given to show that the results of this paper are feasible.

关 键 词：指数稳定性 Lyapnunov泛函 模糊神经网络 分布式时滞 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]