时滞型脉冲神经网络的全局指数稳定性(英文)  

Global Stability of Neural Networks with Delays and Impulses

作　　者：杨逢建[1] 张超龙[1] 吴东庆[1] 杨建富[1] 陈新明[1] 

机构地区：[1]仲恺农业工程学院计算科学系,广州510225

出　　处：《大学数学》2010年第1期28-32,共5页College Mathematics

基　　金：Science and technology plan Foundation of Guangzhou under Grant(2006j1-C0341)

摘　　要：对一类含时滞的脉冲神经网络平衡点的存在性和稳定性进行了研究.在不假定激励函数有界、单调或可微而仅假定激励函数Lipschitz连续的条件下,利用压缩映像原理证明了系统平衡点的存在性,利用右上Dini导数的性质并通过构造适当的Lyapunov函数得到了平衡点全局指数稳定的充分条件.文末通过实例说明了所获结论的有效性.This paper is concerned with a class of neural networks with delays and inpulses. 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 时滞 神经网络 全局指数稳定性 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]