具分布时滞和脉冲的BAM神经网络的全局指数稳定性.pdf
摘要：本文讨论了一类具分布时滞和脉冲的双向联想记忆（BAM）神经网络的全局指数稳定性问题。通过M-矩阵、谱理论以及建立脉冲时滞微分不等式，得到系统平衡点的存在唯一性及全局指数稳定性的充分判别条件。给出一个实例，说明结论的可行性和有效性。
关键词：BAM神经网络、连续分布时滞、全局指数稳定性
详细知识点：
1. 神经网络的基本概念：神经网络是一种计算模型，模拟人类大脑的工作方式，旨在处理复杂的数据信息。神经网络具有信息记忆和信息联想的特点，广泛应用于模式识别、自动控制、组合优化等领域。
2. 双向联想记忆（BAM）神经网络：BAM神经网络是一种双层双向结构的神经网络，具有信息记忆和信息联想的特点。它可以用来处理复杂的数据信息，广泛应用于模式识别、自动控制、组合优化等领域。
3. 连续分布时滞：连续分布时滞是指神经网络中的时滞现象，即神经网络在处理数据信息时存在一定的延迟。这种延迟可能会影响神经网络的稳定性和可靠性。
4. 脉冲时滞微分不等式：脉冲时滞微分不等式是一种数学工具，用于研究神经网络中的脉冲时滞问题。它可以用来研究神经网络的稳定性和可靠性。
5. M-矩阵和谱理论：M-矩阵和谱理论是数学中的一种工具，用于研究矩阵的性质和矩阵方程的解法。它们可以用来研究神经网络的稳定性和可靠性。
6. 全局指数稳定性：全局指数稳定性是指神经网络的稳定性，可以用来评估神经网络的可靠性和稳定性。
7. BAM神经网络的稳定性问题：BAM神经网络的稳定性问题是指研究神经网络的稳定性和可靠性，包括研究神经网络中的时滞现象、脉冲现象等问题。
8. 时滞微分方程：时滞微分方程是一种数学模型，用于研究神经网络中的时滞现象。它可以用来研究神经网络的稳定性和可靠性。
9. 实例分析：实例分析是指通过实例来说明结论的可行性和有效性。它可以用来验证神经网络的稳定性和可靠性。
本文讨论了具分布时滞和脉冲的BAM神经网络的全局指数稳定性问题，并得到了系统平衡点的存在唯一性及全局指数稳定性的充分判别条件。
