×
夏永辉;黄振坤;汉族、毛安

脉冲时滞Cohen-Grossberg型BAM神经网络的指数稳定性。 （英语） Zbl 1146.34329号

混沌孤子分形 38，第3期，806-818（2008）.
摘要：研究了一种具有分布时滞的脉冲Cohen-Grossberg型双向联想记忆（BAM）神经网络。在没有对自调节函数施加严格条件的情况下，建立了一个唯一平衡的存在性和全局指数稳定性的一些新的充分条件。这些方法基于Laypunov-Kravsovskii泛函和同胚理论。当我们的结果应用于BAM神经网络时，我们的结果推广了一些先前已知的结果。这些结果对Cohen-Grossberg型双向联想记忆网络的设计和应用具有重要意义。

引用于24文件

理学硕士：

34千20 泛函微分方程的稳定性理论
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
34K25码 泛函微分方程的渐近理论
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Xia}等人，混沌孤子分形38，No.3，806--818（2008；Zbl 1146.34329）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 科恩，M。；Grossberg，S.，《竞争神经网络的绝对稳定性、全局模式形成和并行存储》，IEEE Trans-System，Man，Control netics，SMC-131815-826（1983）·Zbl 0553.92009号
[2] Wang，L。；Zou，X.，Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性，神经网络，15，415-422（2002）
[3] Wang，L。；Zou，X.，Cohen-Grossberg神经网络中的无害延迟，Phys-D:非线性现象，170162-173（2002）·Zbl 1025.92002年
[4] Chen，T.P。；Rong，L.B.，Cohen-Grossberg神经网络的时滞无关稳定性分析，Phys-Lett A，317436-449（2003）·Zbl 1030.92002年
[5] 陈，T.P。；Rong，L.B.，具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒全局指数稳定性，IEEE Trans neural networks，15203-206（2004）
[6] 卢·W。；Chen，T.，Cohen-Grossberg神经网络全局稳定性的新条件，神经计算，151173-1189（2003）·Zbl 1086.68573号
[7] 宋，Q。；Cao，J.，具有时变和连续分布时滞的Cohen-Grossberg神经网络的稳定性分析，计算应用数学杂志，197,1188-203（2006）·Zbl 1108.34060号
[8] 廖学福。；Li，C.G。；Wong，K.W.，Cohen-Grossberg神经网络指数稳定性标准，神经网络，171401-1414（2004）·Zbl 1073.68073号
[9] 袁，K。；Cao，J.，通过非光滑分析分析延迟Cohen-Grossberg神经网络的全局渐近稳定性，IEEE Trans Circuit System I，52，1854-1861（2005）·Zbl 1374.34291号
[10] Rong，L.，基于LMI的Cohen-Grossberg时滞神经网络鲁棒稳定性准则，Phys-Lett A，339，63-73（2005）·Zbl 1137.93401号
[11] Ye，H。；Michel，A.N。；Wang，K.N.，具有多重延迟的Cohen-Grossberg神经网络的定性分析，Phys Rev E，51，2611-2618（1995）
[12] 刘，X。；Teo，K.L。；Xu，B.，具有时变延迟的脉冲高阶Hopfield型神经网络的指数稳定性，IEEE Trans neural networks，161329-1339（2005）
[13] 王，Z。；Shu，H。；刘，Y。；Ho，D.W.C。；Liu，X.，具有离散和分布式时滞的广义神经网络的鲁棒稳定性分析，混沌、孤子和分形，30，4，886-896（2006）·Zbl 1142.93401号
[14] 王，Z。；刘，Y。；Yu，L。；Liu，X.，具有马尔可夫跳跃参数的时滞递归神经网络的指数稳定性，Phys-Lett A，356，4-5，346-352（2006）·Zbl 1160.37439号
[15] 王，Z。；刘，Y。；弗雷泽，K。；Liu，X.，具有离散和分布式延迟的不确定Hopfield神经网络的随机稳定性，Phys-Lett A，354，4，288-297（2006）·Zbl 1181.93068号
[16] 王，Z。；刘，Y。；李，M。；Liu，X.，具有混合时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的稳定性分析，IEEE Trans neural networks，17，3，814-820（2006）
[17] 王，Z。；刘，Y。；Liu，X.，关于离散和分布时滞神经网络的全局渐近稳定性，Phys-Lett A，345，4-6，299-308（2005）·Zbl 1345.92017年
[18] Zhang，Y。；Sun，J.T.，时滞脉冲神经网络的稳定性，Phys-Lett A，348，1-2，44-50（2005）·Zbl 1195.93122号
[19] Sun，J.T。；Zhang，Y。；Wu，Q.D.，脉冲控制系统渐近稳定性的非保守条件，IEEE Trans-Auto control，48，5，829-831（2003）·Zbl 1364.93691号
[20] 冯，C。；Plamondon，R.，具有时变时滞的Cohen-Grossberg型双向联想记忆神经网络的稳定性，IEEE Trans neural networks，141560-1564（2003）
[21] 曹建德。；Song，Q.，具有时变延迟的Cohen-Grossberg型双向联想记忆神经网络的稳定性，非线性，191601-1617（2006）·Zbl 1118.37038号
[22] Zhao，H.Y。；Wang，K.L.，具有时滞和反应扩散项的Cohen-Grossberg神经网络的动力学行为，神经计算，17536-543（2006）
[23] 夏YH，曹JD。一类无限时滞脉冲网络周期解的存在性和全局指数稳定性。国际神经系统杂志，出版。；Xia YH，Cao JD。一类无限时滞脉冲网络周期解的存在性和全局指数稳定性。国际神经系统杂志，出版中。
[24] 夏YH，曹J，程SS。脉冲时滞细胞神经网络的全局指数稳定性。神经计算，正在出版。doi:10.1016/j.neucom.2006.08.005; 夏YH，曹J，程SS。脉冲时滞细胞神经网络的全局指数稳定性。神经计算，正在出版。doi:10.1016/j.neucom.2006.08.005
[25] Wang，L.，具有分布延迟的Cohen Grossberg神经网络的稳定性，Appl Math Comput，160，93-110（2005）·Zbl 1069.34113号
[26] 曹建德。；Liang，J.L.，具有时变时滞的Cohen-Grossberg神经网络的有界性和稳定性，数学分析应用杂志，29665-685（2004）·Zbl 1044.92001
[27] 费德勒，B。；Gedeon，T.，一类收敛神经网络动力学，Phys D:非线性现象，111288-294（1998）·Zbl 0944.34039号
[28] 杨振聪。；Xu，D.Y.，具有可变延迟的Cohen-Grossberg神经网络稳定性的脉冲效应，应用数学计算，177，63-78（2006）·Zbl 1103.34067号
[29] 陈，Z。；Jiong，R.，脉冲Cohen-Grossberg时滞神经网络的全局稳定性分析，Phys-Lett A，345101-111（2005）·Zbl 1345.92012年
[30] Lu，H.T.，Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性分析，IEEE Trans Circuit System II：Exp Briefs，52，476-479（2005）
[31] 吕洪涛。；沈瑞敏。；Chung，F.L.，具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络的全局指数收敛性，IEEE Trans neural networks，161694-1696（2005）
[32] 郭世杰。；Huang，L.H.，Cohen-Grossberg神经网络的稳定性分析，IEEE Trans neural networks，17，106-117（2006）
[33] Chen，Y.，延迟Cohen-Grossberg神经网络的全局渐近稳定性，IEEE跨电路系统I，53，351-357（2006）·兹比尔1374.82019
[34] Forti，M。；Tesi，A.，应用于线性和二次规划问题的神经网络全局稳定性的新条件，IEEE Trans-Circuit System I，42，354-366（1995）·Zbl 0849.68105号
[35] 何，Daniel W.C。；Liang，J.L。；Lam，James，具有时变时滞的脉冲高阶BAM神经网络的全局指数稳定性，神经网络，19，1581-1590（2006）·兹比尔1178.68417
[36] Bai C.具有时滞和脉冲的Cohen-Grossberg BAM神经网络的稳定性分析。《混沌、孤子与分形》正在出版中。doi:10.1016/j.chaos.2006.05.043; Bai C.具有时滞和脉冲的Cohen-Grossberg BAM神经网络的稳定性分析。《混沌、孤子与分形》正在出版中。doi:10.1016/j.chaos.2006.05.043
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。