一类随机惯性时滞神经网络的稳定性

发布时间：2021-02-12 03:16

　　研究一类随机惯性时滞神经网络稳定性问题.通过引入适当变量变换将二阶微分系统转换为一阶微分系统,利用同胚映射, It?公式和微分算子,构造恰当的Lyapunov函数和采用递推归纳,给出其系统平衡点存在唯一及全局渐近稳定和解指数稳定判定的充分条件,最后通过数值模拟例子说明所得理论结果的正确性. 

【文章来源】：高校应用数学学报A辑. 2020,35(01)北大核心

【文章页数】：16 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]随机扰动神经网络的脉冲控制[J]. 陈远强.  应用数学学报. 2017(01)
[2]一类具有Leakage时滞的惯性Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性和Hopf分支[J]. 田晓红,徐瑞,王志丽.  高校应用数学学报A辑. 2016(04)
[3]一类BAM随机神经网络的稳定性[J]. 缪春芳,柯云泉.  生物数学学报. 2008(04)



本文编号：3030167