一类时滞模糊BAM神经网络周期解的全局指数稳定性的新准则

发布时间：2017-10-19 19:40

  本文关键词：一类时滞模糊BAM神经网络周期解的全局指数稳定性的新准则

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【摘要】：研究了一类具变时滞模糊BAM(bi-directional associative memory)神经网络。利用Yang不等式和构造Lyapuonv函数等技巧,在弱化条件下给出了BAM神经网络周期解的全局指数稳定性的充分条件。
【作者单位】： 郑州工商学院公共基础部;贵州工程应用技术学院理学院;
【关键词】： 模糊BAM神经网络 周期解 指数稳定性
【分类号】：B84
【正文快照】： 双向联想记忆神经网络(BAM)模型自从被Kosko提出以来,[1]已在模式识别、信息的智能处理、最优化问题计算以及复杂控制等工程领域中得到广泛的应用。因此,双向联想记忆神经网络已经引起了众多研究者的关注。[2-4]自从1965年美国加州大学控制专家Zadeh教授提出模糊集概念以后,模

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本文编号：1062950