【摘 要】
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当神经网络应用于最优化计算时，理想的情形是只有一个全局渐近稳定的平衡点，并且以指数速度趋近于平衡点，从而减少神经网络所需计算时间．研究了带时变时滞的递归神经网络的全局渐
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当神经网络应用于最优化计算时，理想的情形是只有一个全局渐近稳定的平衡点，并且以指数速度趋近于平衡点，从而减少神经网络所需计算时间．研究了带时变时滞的递归神经网络的全局渐近稳定性．首先将要研究的模型转化为描述系统模型，然后利用Lyapunov—Krasovskii稳定性定理、线性矩阵不等式（LMI）技术、S过程和代数不等式方法，得到了确保时变时滞递归神经网络渐近稳定性的新的充分条件，并将它应用于常时滞神经网络和时滞细胞神经网络模型，分别得到了相应的全局渐近稳定性条件．理论分析和数值模拟显示，所得结果为时滞递
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