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王雄瑞;饶若峰;钟寿明

具有（p）-拉普拉斯扩散的Cohen-Grossberg神经网络稳定性分析的LMI方法。 （英语） Zbl 1263.92006年

J.应用。数学。 2012，文章ID 523812，第12页（2012）.
摘要：非线性拉普拉斯扩散（p>1）在科恩文学硕士和S.Grossberg公司神经网络（CGNN）模型[IEEE Trans.Syst.Man Cybern.13，815–826（1983；Zbl 0553.92009号)]得到了一个新的线性矩阵不等式（LMI）准则，该准则保证了CGNN的平衡点随机指数稳定。请注意，如果（p=2），则（p\）-拉普拉斯扩散只是以前许多论文中的常规拉普拉斯传播。值得一提的是，即使（p=2），由于计算效率的提高，新准则也改进了一些最近的准则。此外，所得到的准则与以前的一些准则相比具有优势，因为脉冲假设和扩散模拟都比最近的一些论文更自然。

引用于7文件

理学硕士：

92B20型 用于/用于生物研究、人工生命和相关主题的神经网络
15A45型 涉及矩阵的其他不等式
60华氏30 随机分析的应用（PDE等）
65立方厘米20 概率模型，概率统计中的通用数值方法

引文：

兹比尔0553.92009
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.Wang}等人，J.Appl。数学。2012年，文章ID 523812，12 p.（2012；Zbl 1263.92006）
全文： 内政部
OA许可证

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