【摘 要】
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本文研究惯性记忆神经网络系统的耗散性.我们使用权重系数不连续、且带有分布延迟项的泛函微分方程来描述所考虑的神经网络系统.首先,我们将原系统表述为微分包含系统;然后,基于Filippov关于微分包含系统解的存在性理论,我们通过构造合适的Lyapunov函数,并利用Halanay不等式,给出了这一微分包含系统全局耗散性的充分条件:它由线性项系数矩阵、连接权重系数的上下界组成矩阵的矩阵测度和激活函数的L
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本文研究惯性记忆神经网络系统的耗散性.我们使用权重系数不连续、且带有分布延迟项的泛函微分方程来描述所考虑的神经网络系统.首先,我们将原系统表述为微分包含系统;然后,基于Filippov关于微分包含系统解的存在性理论,我们通过构造合适的Lyapunov函数,并利用Halanay不等式,给出了这一微分包含系统全局耗散性的充分条件:它由线性项系数矩阵、连接权重系数的上下界组成矩阵的矩阵测度和激活函数的Lipschitz常数、外部输入和延迟的界等等所给出的一个代数不等式来表达.从所得的关系可以看出,系统的线性项系数对于其耗散性起着主导作用.随后,我们给出两个例子用以检验所得的理论结果.最后我们专门用实例讨论了不连续系统与连续系统吸引子结构的区别.
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