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利用非负鞅收敛定理、Lyapunov泛函方法和网络自身的特性讨论了变时滞随机递归神经网络的随机指数稳定性,给出了这类神经网络随机指数稳定性的新的代数准则,所给代数准则简单易用。两个应用实例说明即使针对随机Hopfield神经网络所给的代数准则也优于相关的判别准则。
关于随机时滞神经网络稳定性的注记
【摘 要】
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利用非负鞅收敛定理、Lyapunov泛函方法和网络自身的特性讨论了变时滞随机递归神经网络的随机指数稳定性,给出了这类神经网络随机指数稳定性的新的代数准则,所给代数准则简单
【机 构】
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淮海工学院数理系,四川大学数学研究所
【出 处】
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工程数学学报
【发表日期】
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2010年4期
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China（10971240,10371083）, the Natural Science Foundation of Huaihai Institute of Technology（KK06004）
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