时变时滞细胞神经网络的同步研究与仿真  

Research and Simulation on Time-varying and Time-delay Cellular Neural Network Synchronization

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作  者:彭战松[1] 张哲[1] 

机构地区:[1]黄河水利职业技术学院,河南开封475004

出  处:《黄河水利职业技术学院学报》2013年第3期45-48,共4页Journal of Yellow River Conservancy Technical Institute

摘  要:分析时变时滞的细胞神经网络全局渐近稳定性问题,确定时变时滞细胞神经网络平衡点全局渐近稳定的新充分判定准则。通过研究时滞细胞神经网络模型、系统激励函数所需满足的条件及需要的引理,讨论时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性,所得条件与时滞相关,并用实例验证所得的稳定性条件是有效的.Analysis of global asymptotic stability of cellular neural network with time-varying and time-delay determines the new sufficient criteria of the global asymptotic stability of cellular neural network balance point with time-varying and time-delay. By researching the time-delay cellular neural network model and the conditions and lemma the system excitation function needs, it discusses the global asymptotic stability of the time-delay cellular neural network, the result is delay dependent, finally, an illustrative example is proposed to validate its stability condition feasibility and effectiveness.

关 键 词:细胞神经网络 时变时滞 稳定性 系统激励函数 混沌同步 

分 类 号:TN710[电子电信—电路与系统]

 

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