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[1]毛凯,时宝,周刚. 时变时滞非自治神经网络的全局指数稳定[J].重庆师范大学学报(自然科学版),2013,30(03):59-64.[doi:10.11721/cqnuj20130313]
　MAO Kai,SHI Bao,ZHOU Gang. On the Globally Exponential Stability of Multi-axons Non-autonomous Neural Networks with Time-varying Delays [J].期刊社,2013,30(03):59-64.[doi:10.11721/cqnuj20130313]
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 时变时滞非自治神经网络的全局指数稳定(PDF)
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重庆师范大学学报（自然科学版）[ISSN:1672-6693/CN:50-1165/N]

卷:
30
期数:
2013年03期
页码:
59-64
栏目:
理论与应用研究
出版日期:
2013-05-25

文章信息/Info

Title:
 On the Globally Exponential Stability of Multi-axons Non-autonomous Neural Networks with Time-varying Delays
作者:
 毛凯; 时宝; 周刚
Author(s):
 MAO Kai;  SHI Bao ;  ZHOU Gang
关键词:
 ; 非自治神经网络; 全局指数稳定性; Lyapunov泛函; Young不等式
Keywords:
-
分类号:
-
DOI:
10.11721/cqnuj20130313
文献标志码:
A
摘要:
 在激励函数仅满足全局Lipschitz连续，时变时滞函数有界、连续可微且导数小于1的条件下，通过构造一个恰当的Lyapunov泛函并结合Young不等式，利用Lyapunov稳定性理论，首先研究了一类具有时变时滞的多轴突非自治神经网络系统的全局指数稳定性问题，得到一系列在实践中易于验证的、保证系统全局指数稳定的充分条件。作为特例，还得到了具有定常时滞的多轴突非自治系统以及一般的非自治系统的全局指数稳定性充分条件。其次，还得到了一类同时具有连续时变时滞和无穷分布时滞的多轴突非自治神经网络系统的全局指数稳定性充分条件。本文去掉了关于激励函数有界、可微等限制条件，推广并改进了相关文献的结果。本文的结果也适合自治神经网络系统。最后举例说明了本文方法的有效性。
Abstract:
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参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
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更新日期/Last Update: 2013-06-09