【摘 要】
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利用Lyapunov函数和线性矩阵不等式(LMI),给出了判定一类双向联想记忆(BAM)神经网络模型的指数稳定的充分性条件.该条件去掉了以往论文中所要求的激活函数单调,可微分的条件,
【机 构】
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江苏工业学院数理学院,内蒙古师范大学数学科学院,
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利用Lyapunov函数和线性矩阵不等式(LMI),给出了判定一类双向联想记忆(BAM)神经网络模型的指数稳定的充分性条件.该条件去掉了以往论文中所要求的激活函数单调,可微分的条件,而且所得结果利用里的工具易于检测.并举例说明本文结果的有效性.
Using Lyapunov function and Linear Matrix Inequality (LMI), the sufficient condition of exponential stability of a class of bidirectional associative memory (BAM) neural networks is given, which eliminates the monotonous and differentiable functions of the activation function required in previous papers , And the results obtained are easy to detect using the tools in the article and illustrate the effectiveness of the results in this paper.
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