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时间尺度上的高阶Hopfield神经网络的概周期解

丁彦林 庞一成 李永昆

南阳师范学院学报2017,Vol.16Issue(3):8-11,4.
南阳师范学院学报2017,Vol.16Issue(3):8-11,4.

时间尺度上的高阶Hopfield神经网络的概周期解

Almost periodic solution of high-order Hopfield neural networks on time scales

丁彦林 1庞一成 1李永昆2

作者信息

  • 1. 贵州财经大学 数学与统计学院,贵州 贵阳 550025
  • 2. 云南大学 数学与统学院,云南 昆明 650091
  • 折叠

摘要

Abstract

In this paper, almost periodic solution of high-order Hopfield neural networks with leakage term and distributed delays on times scales is proposed.By applying the exponential dichotomy of linear dynamic system and Banach's fixed point theorem on time scales, some sufficient conditions for unique almost periodic solution of this system are obtained: suppose that the condition (H1)~(H4) are fulfilled and further assume that α<1 is satisfied, then there is an unique almost periodic solution for this system.This result improves and extends the ones in the previous works to a large extent.

关键词

概周期解/高阶Hopfield神经网络/连接项/分布时滞

Key words

almost periodic solution/high-order Hopfield neural networks/leakage term/distributed delay

分类

数理科学

引用本文复制引用

丁彦林,庞一成,李永昆..时间尺度上的高阶Hopfield神经网络的概周期解[J].南阳师范学院学报,2017,16(3):8-11,4.

基金项目

国家自然科学基金(11526063) (11526063)

贵州省科学技术基金(黔科合J字[2015]2026号) (黔科合J字[2015]2026号)

贵州省教育厅自然科学研究 项目(黔教合KY[2015]482) (黔教合KY[2015]482)

南阳师范学院学报

OACHSSCD

1671-6132

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