关于随机时滞神经网络稳定性的注记

摘要：

利用非负鞅收敛定理、Lyapunov 泛函方法和网络自身的特性讨论了变时滞随机递归神经网络的随机指数稳定性,给出了这类神经网络随机指数稳定性的新的代数准则,所给代数准则简单易用.两个应用实例说明即使针对随机Hopfield 神经网络所给的代数准则也优于相关的判别准则.

关键词：随机递归神经网络、变时滞、随机指数稳定性、样本Lyapunov指数

所属期刊栏目：27

分类号：O211.63(概率论与数理统计)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China10971240, 10371083;the Natural Science Foundation of Huaihai Institute of TechnologyKK06004

在线出版日期：2010-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：720-730