变时滞的双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性  

Global exponential stability for variably delayed bidirectionall associate memory neural networks

作　　者：董彪[1] 蒋自国[1] 蒲志林[2] 

机构地区：[1]阿坝师范高等专科学校,四川汶川623000 [2]四川师范大学数学与软件学院,四川成都610066

出　　处：《西南民族大学学报（自然科学版）》2011年第4期521-524,共4页Journal of Southwest Minzu University(Natural Science Edition)

基　　金：四川省教育厅自然科学基金(09ZC001);阿坝师专重点课题(ASA09-12)

摘　　要：研究了具有变时滞的双向联想记忆神经网络模型,在非线性神经元激励函数是Lipschitz连续的条件下,借助于不等式的方法,得到了该系统的平衡点是全局吸引和全局指数稳定.The paper studies a global exponential stability is for variably delayed bidirectional associate memory neural networks, under the hypothesis that the nonlinear neural active fanctions are Lipschtion continuous.

关 键 词：变时滞 双向联想记忆神经网络 全局指数稳定 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]