基于两种方法研究S-分布时滞随机神经网络的动力学行为

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人工神经网络是一种模拟大脑的非线性信息处理系统.由于其广泛应用而受到国内外学者的广泛关注,并取得丰硕成果.目前大多采用Lyapunov方法研究神经网络模型的稳定性,其优点是直接,有效,不足之处技巧性高;不动点理论方法研究人工神经网络的动力学行为,所得代数判据易于验证,不足之处推导复杂繁琐.  本文在前人的基础上,分别采用两种方法分析了S-分布时滞随机神经网络的动力学行为.主要内容如下:  采用Laypunov泛函方法结合随机分析技巧,讨论了一类具有S-分布时滞的随机高阶Hopfield神经网络模型的均方指数稳定性,并用实例说明了理论的正确性.其次,采用不动点理论方法探究了一类具有S-分布时滞随机神经网络的适定性和均方指数吸引性.进而,通过运用不动点理论方法讨论了一类中立型S-分布时滞随机神经网络的适定性和均方指数吸引性.得到了易于验证的相关判据.最后,给出了总结与展望.
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