【摘 要】
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研究一类Hopfield神经网络系统的平衡状态的存在性、唯一性与全局稳定性 ,这类系统放弃了以前对激励函数的有界性、单调性和可微性要求 .利用M矩阵理论 ,通过构造适当的Lyapu
【机 构】
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西南交通大学牵引动力国家重点实验室,西南交通大学牵引动力国家重点实验室,西南交通大学牵引动力国家重点实验室 四川成都610031,四川成都610031,四川成都610031
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研究一类Hopfield神经网络系统的平衡状态的存在性、唯一性与全局稳定性 ,这类系统放弃了以前对激励函数的有界性、单调性和可微性要求 .利用M矩阵理论 ,通过构造适当的Lyapunov函数 ,得到了系统全局渐近稳定的充分条件 .
This paper studies the existence, uniqueness and global stability of the equilibrium states of a class of Hopfield neural networks. These systems abandon the boundedness, monotonicity and differentiability requirements of the incentive functions. By using M matrix theory, Appropriate Lyapunov function, the sufficient conditions for global asymptotic stability of the system are obtained.
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