具有变时滞和马尔可夫切换的随机递归神经网络的弱收敛

田学; 冯倩; 王跃恒

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具有变时滞和马尔可夫切换的随机递归神经网络的弱收敛

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本文研究了具有变时滞和马尔可夫切换的随机递归神经网络的弱收敛,通过运用Lyapunov函数、随机分析技巧和推广了的Halanay不等式,得到了上述模型为弱收敛的充分性条件,并且我们揭示了对上述递归神经网络模型所确定的segment过程的转移概率的极限分布是此模型的解过程的唯一的遍历不变概率测度.此外,我们还给出了例子和数值模拟来说明我们结论的正确性.

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来源
《数学理论与应用》 |2015年第1期|31-49|共19页
作者
田学; 冯倩; 王跃恒;
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作者单位

长沙理工大学数学与计算科学学院,长沙,410004;

长沙理工大学数学与计算科学学院,长沙,410004;

长沙理工大学数学与计算科学学院,长沙,410004;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
弱收敛; 变时滞; 随机递归神经网络; 马尔可夫切换; 布朗运动;

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