S-分布时滞随机高阶Hopfield神经网络的均方指数稳定性  

The Mean Square Exponential Stability of Stochastic High Order Hopfield Neural Networks with S-type Distributed Time Delays

作　　者：刘芳[1] 王林山[1] 

机构地区：[1]中国海洋大学数学科学学院,山东青岛266100

出　　处：《河北师范大学学报（自然科学版）》2015年第4期287-293,共7页Journal of Hebei Normal University：Natural Science

基　　金：国家自然科学基金(11171374);山东省自然科学基金(ZR2011AZ001)

摘　　要：考虑了一类具有S-分布时滞随机高阶Hopfield神经网络模型的动力行为.利用Lyapunov泛函方法、随机分析理论和不等式技巧,研究了网络的均方指数稳定性,给出了均方稳定性判据,并以实例证明了结论的正确性.The dynamical behavior of the stochastic higher-order Hopfield-type neural networks with Stype distributed time delays is investigated in this paper. A criterion of exponential stability in the mean square is established with the Lyapunov functional method and stochastic analysis techniques. An example is given illustrate the validity of our results.

关 键 词：高阶Hopfield神经网络 S-分布时滞 随机 均方指数稳定性 

分 类 号：O193[理学—数学]