【摘 要】
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自人工神经网络提出以来,因其在联想记忆和优化运算中的巨大应用,神经网络稳定性分析成为神经网络研究领域内的一个重要分支.该文在对国内外关于神经网络稳定性研究现状及发
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自人工神经网络提出以来,因其在联想记忆和优化运算中的巨大应用,神经网络稳定性分析成为神经网络研究领域内的一个重要分支.该文在对国内外关于神经网络稳定性研究现状及发展概况进行综述的基础上,利用系统结构中固有的增长与衰减机制将系统动力学分解对时滞系统发展了一种新的比较方法.新的比较方法将控制目标和原系统的运动状态进行比较,得到原系统达到控制目标所要满足的条件,给出了几类时滞神经网络稳定性的新的判据.得到这几类时滞神经网络的指数收敛率的估计和寻找局部稳定的吸引区域的方法.给出了对Halanay微分不等式的一个轻微改进.放宽了已有文献中用Liapunov函数和向量Liapunov函数处理稳定性问题时,对V函数的一些限制.
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