具时滞和脉冲的随机BAM型Cohen-Grossberg神经网络的稳定性分析  

Stability Analysis of Stochastic BAM-type Cohen-Grossberg Neural Networks with Delays and Impulses

作　　者：潘特铁[1] 时宝[1] 杨树杰[1] 张强[1] 

机构地区：[1]海军航空工程学院系统科学与数学研究所,山东烟台264001

出　　处：《数学物理学报（A辑）》2013年第5期937-950,共14页Acta Mathematica Scientia

基　　金：海军航空工程学院名师工程资助

摘　　要：大多数的随机神经网络文章中很少考虑脉冲的影响,该文利用分析方法、拓扑度的同伦不变性、It公式及M矩阵相关理论,研究了一类具有时滞和脉冲随机神经网络的指数稳定性.文章推广了以往文献的结果,并通过实例验证了结论的实用性.In most papers,stochastic neural network with impulse is studied rarely.In this paper,we consider the global exponential stability of a class of BAM-type Cohen-Grossberg neural networks with delay,impulse and stochastic disturbance by It（o） differential formula,Mmatrix theory,homotopic invariance theorem and stochastic analysis technique and so on.This paper extends other previous results,and an example is given to show the effectiveness of the results obtained here.

关 键 词：神经网络 脉冲 随机 稳定性 

分 类 号：O175[理学—数学]