具有S-分布时滞BAM神经网络的全局指数稳定性  

Global Exponential Stability of BAM Neural Networks with S-type Distributed Delays

作　　者：马成荣 周凤燕[2] 高华[1] 

机构地区：[1]浙江工业职业技术学院,浙江绍兴312000 [2]绍兴文理学院数学系,浙江绍兴312000

出　　处：《生物数学学报》2012年第4期717-729,共13页Journal of Biomathematics

基　　金：全国教育信息技术研究课题(126240641);浙江省高职教育研究会科研项目(YB1115);绍兴文理学院重点科研项目(2011LG1001)

摘　　要：研究一类S-分布时滞BAM神经网络的稳定性问题.通过构造恰当的Lebesgue-Stieltjes积分型Lyapunov泛函,并结合Schwartz不等式和一些分析技巧,得到了系统全局指数稳定的充分条件,最后给出了主要定理的一个实例,表明结论的有效性.Investigate the stability of BAM neural networks with S-type distributed delays. By constructing suitable Lyapunov functional with Lebesgue-Stieljes integration, applying the Schwartz inequality and some analysis techniques, some sufficient conditions are derived for the global exponential stability of BAM neural networks with S-type distributed delay. In the end, an example is given to illustrate the effectiveness of our main theoretical results.

关 键 词：BAM神经网络 S-分布时滞 LYAPUNOV泛函 全局指数稳定性 

分 类 号：O175[理学—数学] O211[理学—基础数学]