【摘 要】
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本文讨论一类具有时滞的广义双向联想记忆(BAM)脉冲神经网络的指数稳定性.利用Banach空间的不动点定理和Lyapunov泛函,在不假定激励函数有界、单调和可微的条件下,得到了平衡
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本文讨论一类具有时滞的广义双向联想记忆(BAM)脉冲神经网络的指数稳定性.利用Banach空间的不动点定理和Lyapunov泛函,在不假定激励函数有界、单调和可微的条件下,得到了平衡点的存在唯一性定理及其为全局指数稳定的充分条件.文末通过实例阐释了所获结论的有效性.
In this paper, we study the exponential stability of a class of generalized bidirectional associative memory (BAM) impulsive neural networks with time delay. By using the fixed point theorem and Lyapunov functional in Banach spaces, the boundedness, monotony and differentiability of the excitation function , We obtain the existence and uniqueness theorem of the equilibrium point and its sufficient conditions for the stability of the global exponential. The validity of the conclusion obtained is illustrated by examples.
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