具有混合时滞和脉冲效应的随机反应扩散Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性  

Exponential Stability of Stochastic Reaction-diffusion Cohen-Grossberg Neural Networks with Mixed Time Delays and Impulsive Effect

作　　者：杜艳可[1] 徐瑞[1] 

机构地区：[1]军械工程学院应用数学研究所,河北石家庄050003

出　　处：《生物数学学报》2013年第4期643-648,共6页Journal of Biomathematics

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11071254);河北省自然科学基金资助项目(A2013506012)

摘　　要：研究了一类具有混合时滞和脉冲效应的随机反应扩散Cohen-Grossberg神经网络模型,应用M-矩阵,Ito微分公式和分析技巧,得到了模型平衡点的全局均方指数稳定性的充分条件,所得结果推广了已有的工作.A class of stochastic reaction-diffusion Cohen-Grossberg neural networks with mixed time delays and impulsive effect is investigated. By employing M-matrix theory, It6 dif- ferential formula and analysis technique, a sufficient condition is obtained to ensure the globally mean square exponential stability of the equilibrium to the model, and some previously published results are improved.

关 键 词：随机Cohen—Grossberg神经网络 反应扩散 时滞 脉冲效应 均方指数稳定性 

分 类 号：O175[理学—数学]