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Regular dynamics in delayed Cohen-Grossberg neural networks with discontinuous activation functions

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成果类型:
期刊论文
作者:
李绪孟;黄立宏;王小卉
作者机构:
[李绪孟; 黄立宏] College of Mathematics and Econometrics,HNU
[王小卉] College of Science,HNAU
语种:
中文
关键词:
Cohen-Grossberg神经网络;全局指数稳定;非线性方法;M-矩阵
关键词(英文):
Cohen-Grossberg neural networks;global exponential stability;nonlinear measure;M-matrix
期刊:
湖南农业大学学报(自然科学版)
ISSN:
1007-1032
年:
2008
卷:
34
期:
3
页码:
374-378
基金类别:
Foundation item: Youth Science Foundation of HNAU (07QN17)
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
理学院
摘要:
研究了一类具有不连续激励函数的时滞Cohen-Grossbe神经网络,利用推广的 Lyapunov方法,证明了Filippov意义下解全局收敛到惟一的平衡点.在证明过程中使用了链式法.利用该法则可以计算不可微Lyapunov函数对时间t沿右端不连续微分方程的导数.
摘要(英文):
A class of Cohen-Grossberg neural networks where the neuron activations are modeled by discontinuous functions was considered. A tool,the chain rule for computing the time derivative along the neural network solutions of a nondifferentiable Lyapunov function,is used which enables us to apply a Lyapunov-like approach to differential equations with discontinuous right-hand side. By means of the Lyapunov-like approach,a general result is proved on global exponential convergence toward a unique equilibrium poi...

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