含反应扩散项和混合时滞的随机Hopfield神经网络的时滞相关全局指数稳定性分析  

Delay-dependent Global Exponential Stability of Stochastic Hopfield Neural Networks with Diffusion and Mixed Delays

作　　者：张秀英[1] 李树勇[1] 杜启凤[1] 赵亮[1] 

机构地区：[1]四川师范大学数学与软件科学学院,四川成都610066

出　　处：《四川师范大学学报（自然科学版）》2013年第1期1-6,共6页Journal of Sichuan Normal University（Natural Science）

基　　金：国家自然科学基金(11271270);四川省应用基础研究基金(2009JY0066);高等学科博士点学科专项科研基金(20105134110001);四川省教育厅自然科学重点基金(10ZA125)资助项目

摘　　要：研究一类含反应扩散项和混合时滞的随机Hopfield神经网络的稳定性,通过构造恰当的Lya-punov泛函和运用不等式分析,得到了该网络平凡解时滞相关的全局均方指数稳定性条件,推广了已有的结果.利用一个例子,说明结果的有效性.In this paper, the stability of stochastic Hopfield neural networks model with diffusion and mixed delays is studied. By constructing Lyapunov functional and using inequality techniques, some delay-dependent stability conditions are obtained. The results derived in the paper improve and generalize some earlier works reported in the lierature. An example is given to illustrate the effectiveness of the results.

关 键 词：随机HOPFIELD神经网络 反应扩散 混合时滞 LYAPUNOV泛函 全局指数稳定 

分 类 号：O175.26[理学—数学]