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含混合时滞的随机Hopfiled神经网络的全局指数稳定性

胡健 李树勇 杨治国

四川师范大学学报(自然科学版)2012,Vol.35Issue(3):303-308,6.
四川师范大学学报(自然科学版)2012,Vol.35Issue(3):303-308,6.DOI:10.3969/j.issn.1001-8395.2012.03.003

含混合时滞的随机Hopfiled神经网络的全局指数稳定性

Global Exponential Stability of Stochastic Hopfield Neural Networks with Mixed Time Delays

胡健 1李树勇 1杨治国1

作者信息

  • 1. 四川师范大学数学与软件科学学院,四川成都 610066
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摘要

Abstract

In this paper, a class of stochastic Hopfield neural network with mixed delays is investigated. Some sufficient conditions are derived to ensure the p-th moment exponential stability of stochastic Hopfield neural network with mixed delays by using Razumikhin method and inequality techniques. The result derived in this paper improves and generalizes some earlier works reported in the literature. A numerical example is given to illustrate the effectiveness of the result.

关键词

随机Hopfiled神经网络/混合时滞/Razumikin定理/全局指数稳定

Key words

stochastic Hopfield neural networks/ mixed delays/ global exponential stability

分类

数理科学

引用本文复制引用

胡健,李树勇,杨治国..含混合时滞的随机Hopfiled神经网络的全局指数稳定性[J].四川师范大学学报(自然科学版),2012,35(3):303-308,6.

基金项目

国家自然科学基金(10971147)、四川省应用基础研究基金(2009JY0066)和四川省教育厅自然科学基金(08Z044)资助项目 (10971147)

四川师范大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-8395

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