变系数分布DCNNS的全局稳定性研究  

Globally Stability of DCNNS with Variable Coefficients

作　　者：袁建辉[1] 陈海宁[1] 姜慧勤[1] 刘海飞[2] 

机构地区：[1]南京信息工程大学经济管理学院,江苏南京210044 [2]南京大学工程管理学院,江苏南京210093

出　　处：《数学的实践与认识》2013年第1期177-182,共6页Mathematics in Practice and Theory

基　　金：国家自然科学基金项目(70671053;70701016;10726072);江苏省教育厅哲学社会科学基金(06SJD630037);南京信息工程大学科研基金(Y639);气象软科学基金(2012058);教育部人文社科基金(12YJC790246);自然科学基金(71271118)

摘　　要：基于全局Lipschitz连续激励函数方法探讨了带有时滞的变系数Hopfield神经网络模型,借助不动点和Lyapunov泛函数确保给定的神经网络的全局渐进稳定.In this Letter, we discuss delayed Hopfield neural networks of variable coefficients and distribution, based on globally Lipschitz continuous activation functions, the equilibrium point and the Lyapunov functional method. Sufficient condition ensuring Globally symptotical Stability of neural networks are given.

关 键 词：时滞细胞神经网络 全局稳定性 周期解 活跃函数 LYAPUNOV泛函 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]