含分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的p阶指数稳定性  

p-th Moment Exponential Stability of Stochastic Cohen-Grossberg Neural Networks with Distributed Delays

作　　者：杜启凤[1] 李树勇[1] 赵亮[1] 张秀英[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7-13,共7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项目(2009JY0066);四川省教育厅重点科研项目(10ZA125);高等学校博士点学科专项科研基金(20105134110001)资助项目

摘　　要：一类含分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络模型的稳定性被讨论.通过运用Razumikin定理和不等式技巧,该网络平凡解p阶指数稳定性的充分条件被建立.通过一个例子,说明结果的有效性.In this paper, the p-th moment exponential stability of stochastic Cohen-Grossberg neural networks with distributed delays is discussed. Based on the Razumikin-type theorem and inequality techniques, some sufficient conditions are derived to ensure the p-th moment exponential stability of the system. A numerical example is given to illustrate the effectiveness of the results.

关 键 词：随机Cohen-Grossberg神经网络 分布时滞 Razumikin定理 p阶指数稳定性 

分 类 号：O175.26[理学—数学]