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一类时滞神经网络系统的指数稳定性.pdf
第22卷第2期 控制理论与应用 Vbl．22
No．2
2005年4月 Control Apr．2005
Theory＆Applications
文章编号：1000—8152(2005)02—0321—04
一类时滞神经网络系统的指数稳定性
余昭旭1一，吴惕华3
(1．华东理工大学自动化系，上海200237；2．上海交通大学自动化系，上海200030；
3．河北省科学院自动化研究所，河北石家庄050081)
摘要：利用矩阵测度研究了一类时滞神经网络系统的指数稳定性，给出保证神经网络系统指数稳定的充分条
件．输出函数不需要满足Lipschitz条件，且也不要求它们可微或严格单调递增．在关联矩阵不对称的情况下，所得
到的结论仍然成立．最后一个数值例子验证了判据的有效性．
关键词：神经网络；时滞；指数稳定性；范数；矩阵测度
中图分类号：TPl83 文献标识码：A
Onthe ofneuralnetworkswimtime
exponentialstability systems delays
YU
Zhao—XUl2．、ⅣUTi—huaj
of China of
(1．DepartmentAutomation，East 200237，China；
UniversityScienceTechnology，Shanghai
of
2．DepartmentAutomation，Slmnghai 200030，China；
JiaotongUniversity，Shanghai
3．Institute ofScienceofI-lebei
ofAutomation，AcademyProvince，ShijiazhtumgHebei050081，otina)
Abstract：The of neuralnetworkswithtime is
stability themethodof
exponential Hopfield-type delaysanalyzedbyusing
matrix
IIleasure．andsufficientconditionsareobtainedfor stabilities．Theadmitsa
generalexponential system uniqueequilibrium
inwhichthe functionsdonot the and or
conditionsneither themtobedifferential
output satisfyLipschitz require
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