双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性

摘要：

在研究双向联想记忆神经网络时,通常都假设输出响应函数是光滑的增函数,但实际应用中遇到的大多数函数都是非光滑函数.因此,本文将双向联想记忆神经网络的输出响应函数连续可微的假设削弱为满足Lipschitz条件,通过引入Lyapunov函数,利用不等式的方法,证明了双向联想记忆神经网络全局指数稳定性的一个定理.

关键词：神经网络、双向联想记忆神经网络、全局指数稳定、全局指数收敛、Lipschitz条件

所属期刊栏目：24

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：四川省教育厅资助项目2006c056

在线出版日期：2007-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：39-42