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具有时滞的惯性Cohen-Grossberg神经网络的稳定性.pdf
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Cohen-Grossberg神经网络稳定性分析
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为了研究具有逆Lipschitz激励函数的Cohen-Grossberg神经网络的稳定性,应用Brouwer拓扑度性质和线性矩阵不等式技术,探讨了Cohen-Grossberg神经网络的平衡点的存在性及唯一性。通过构造合适的Lyapunov函数和利用Lyapunov对角稳定性矩阵,给出了唯一平衡点全局指数稳定的充分条件。
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为研究具有分布时滞的并带有脉冲的Cohen-Grossberg型BAM神经网络的全局指数稳定性问题,主要方法是构造一个恰当的Lyapunov泛函以及通过利用一些函数分析的技巧,得到了所研究系统平衡点的全局指数稳定的充分条件的判据.证明过程中将激活函数的单调性和连续可微性的假设削弱为只需要满足Lipschitz条件,推广了已有文献的一些结果,使模型的应用更具有一般性.实例分析表明了所得结论的有效性.
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利用M矩阵理论和矩阵不等式、矢量Lyapunov函数法,研究了一类具有无穷时滞的高阶模糊Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性。在不要求神经网络激活函数的单调递增性、可微性及Lipschitz连续等假设条件下,得到了该类神经网络平衡点的存在性和唯一性,以及全局指数稳定性的代数判据。该判据为M矩阵的显式形式,与系统的时间滞后以及反应扩散无关,易于在应用中进行检验。最后,通过仿真算例,
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