具有时变时滞神经网络系统的全局稳定性分析及平衡点位置估计  

Global Asymptotic Stability and Estimate of Equilibrium Points of Neural Network with the Time-varying Delay

作　　者：邱芳[1] 

机构地区：[1]滨州学院数学与信息科学系,山东滨州256603

出　　处：《滨州学院学报》2012年第6期20-26,共7页Journal of Binzhou University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10971018);山东省优秀中青年科学家科研奖励基金项目(BS2010SF001);山东省高等学校科技计划项目(J09LG58);滨州学院博士学位人员科研启动费项目(2010Y09)

摘　　要：基于M-矩阵理论,在不需要激励函数有界和满足全局Lipschitz条件假设的前提下,讨论一类带有时变时滞神经网络系统的全局渐近稳定性问题及平衡点位置的估计问题,数值仿真表明了结果的有效性.Based on the M-matrix theory, this paper discusses the global asymptotic stability and esti mate of equilibrium points problem for a class of neural network with time-varying delays without de manding the boundedness and globally Lipschita condition of the activation functions. The simulation ex ample is given to illustrate the effectiveness of the results.

关 键 词：时滞神经网络系统 全局稳定性 平衡点 M-矩阵 

分 类 号：O175[理学—数学] TP273[理学—基础数学]