Hopfield型连续神经网络的全局指数稳定性  

Global Exponential Stability of Hopfield-type Continuous Neural Networks

作　　者：周冬明[1] 刘涵哲[2] 

机构地区：[1]云南大学信息与电子科学系,昆明650091 [2]云南民族学院物理系,昆明650031

出　　处：《云南民族学院学报（自然科学版）》2001年第4期453-456,共4页Journal of Yunnan University of The Nationalities(Natural Sciences Edition)

基　　金：云南省计算机技术应用重点实验室开放基金资助课题

摘　　要：本文利用Lyapunov函数方法研究了连续Hopfield型神经网络的指数稳定性问题 ,得到了平衡点的全局指数稳定性的两个新的充分条件 。In the paper,by using Lyapunov function methed,we discuss the exponential stability of continuous Hopfield type neural networks.Two sufficient conditions are obtained for the global exponential stability of the equilibrium of continuous Hopfield type neural networks,these conditions have important significance in both theory and applications for neural computing and neural networks designing.

关 键 词：全局指数稳定性 平衡点 LYAPUNOV函数 Hopfield型连续神经网络 人工神经网络 运动轨迹 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]