具有时滞的双向联想记忆(BAM)的神经网络的全局动力学行为

周进; 刘曾荣; 向兰

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具有时滞的双向联想记忆(BAM)的神经网络的全局动力学行为

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在没有假定关联函数的光滑性,单调性和有界性的条件下,应用Liapunov泛函方法和矩阵代数技术,得到具有常数传输时滞的双向联想记忆(BAM)的神经网络模型平衡点存在性和全局指数稳定性的一些新的充分条件,这些条件可以由网络参数,连接矩阵和关联函数的Lipschitz常数所表示的M矩阵来刻化·　这些结果不仅是简单和实用的。

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来源
《应用数学和力学》 |2005年第3期|300-308|共9页
作者
周进; 刘曾荣; 向兰;
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作者单位

河北工业大学应用数学研究所;

上海大学数学系;

河北工业大学应用物理系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类微分方程、积分方程;通信理论;
关键词
双向联想记忆(BAM); 神经网络; 全局指数稳定; Liapunov泛函;

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