一类混合时滞复值神经网络的动态行为分析

摘要：

为将复值神经网络应用于模式识别，对一类具有混合时滞的复值神经网络平衡点的动态行为进行了探讨。在假定激活函数满足Lipschitz条件的情况下，利用同胚映射相关引理以及向量Lyapunov函数法，研究了确保该系统平衡点的存在性、唯一性以及指数稳定性的充分条件。研究结果表明，用复值神经网络的权系数、自反馈函数及激活函数所构造的判定矩阵是M矩阵。最后，通过一个数值仿真算例验证了所得结论的正确性。

关键词：神经网络、复数域、混合时滞、平衡点、稳定性、矢量Lyapunov函数

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目11172247，51375402，61273021

在线出版日期：2014-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：470-476