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具分布时滞双向联想记忆神经网络周期解的存在性及全局稳定性

本站小编 Free考研考试/2021-12-27

具分布时滞双向联想记忆神经网络周期解的存在性及全局稳定性 孟益民1, 黄立宏2, 郭上江31. 湖南大学数学与计量经济学院, 长沙 438000;
2. 长沙理工大学数学与统计学院, 长沙 430079;
3. 湖南大学数学与计量经济学院, 长沙 100190 Global Existence and Stability of Periodic Solutions of BAM Neural Networks with Distributed Delays MENG Yimin1, HUANG Lihong2, GUO Shangjiang31. College of Mathematics and Econometrics, Hunan University, Changsha 410082, China;
2. College of Mathematics and Statistics, Changsha University of Science & Technology, Changsha 410114, China
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摘要本文研究了具分布时滞的双向联想记忆神经网络的动力学性质.不需要激励函数有界性和可微性,利用重合度理论的延拓定理和Krasnosel'skii的锥不动点定理,我们获得了具分布时滞双向联想记忆神经网络模型周期解的存在性和全局指数稳定性的新结论.数值模拟的结果与我们的理论相一致.
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收稿日期: 2013-05-14
PACS:O193
基金资助:国家自然科学基金(A0107)以及湖南省教育厅科研(15k026)资助项目.

引用本文:
孟益民, 黄立宏, 郭上江. 具分布时滞双向联想记忆神经网络周期解的存在性及全局稳定性[J]. 应用数学学报, 2018, 41(3): 369-387. MENG Yimin, HUANG Lihong, GUO Shangjiang. Global Existence and Stability of Periodic Solutions of BAM Neural Networks with Distributed Delays. Acta Mathematicae Applicatae Sinica, 2018, 41(3): 369-387.
链接本文:
http://123.57.41.99/jweb_yysxxb/CN/ http://123.57.41.99/jweb_yysxxb/CN/Y2018/V41/I3/369


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