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一类时滞递归神经网络的鲁棒稳定性 被引量：1

On Global Robust Stability for a Class of Recurrent Neural Networks with Delays
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摘要 运用M-矩阵的性质、拓扑度理论、Liapunov泛函方法与不等式技巧,研究了一类时滞神经网络的全局鲁棒稳定性,给出了全局鲁棒稳定性的新的代数判据. By using properties of the M-matrix,topological degree theory,method of Liapunov function and inequality technique,the global robust stability for a class of recurrent neural networks with delays is studied,and a new algebraic criterion to judge the robust stability is given.
作者 张国光 王林山
机构地区 中国海洋大学数学科学学院
出处 《滨州学院学报》 2011年第3期5-8,共4页 Journal of Binzhou University
基金 国家自然科学基金资助项目(10771199 10781117)
关键词 神经网络 时滞 全局鲁棒稳定性 neural network delay global robust stability
分类号 O175 [理学—基础数学]
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献13

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共引文献131

同被引文献10

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二级引证文献3

滨州学院学报
2011年 第3期

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