模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2010, Vol. 23 Issue (3): 357-361    DOI:
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随机细胞神经网络平衡点均方指数稳定性分析
李毓
信阳师范学院 经济与管理学院 信阳 464000
Analysis of Stability for Equilibriumpoint Mean Square Exponential in Stochestic Celluler Neural Networks
LI Yu
School of Economics and Management,Xinyang Teachers College,Xinyang 464000

全文: PDF (225 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 主要利用Lyapunov 泛函方法研究带脉冲的随机时滞神经网络平衡点的均方指数稳定性。主要借助于不等式,随机分析理论给出主要结果。最后给出一数值算例证明结果的有效性。
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李毓
关键词 细胞神经网络Brownian运动It公式Lyapunov泛函方法随机指数稳定性    
Abstract:The mean square exponential stability research on equilibriumpoint of stochastic delay cellular neural networks with pulse is mainly concerned by utilizing Lyapurov function. The primary theorems are deduced majorly by virtue of inequality and stochastic analysis theory. Finally one numerical example is presented to demonstrate its validity.
Key wordsCellular Neural Networks    Brownian Motion    It Formula    Lyapunov Function    Stochastic Exponential Stability   
收稿日期: 2009-09-29     
ZTFLH: O175.13  
  O175.14  
基金资助:教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(No.09YJA790174)
作者简介: 李毓,男,1963年生,教授,硕士生导师,主要研究方向为模式识别、金融优化、金融工程.E-mail:ly632003@yahoo.com.cn.
引用本文:   
李毓. 随机细胞神经网络平衡点均方指数稳定性分析[J]. 模式识别与人工智能, 2010, 23(3): 357-361. LI Yu. Analysis of Stability for Equilibriumpoint Mean Square Exponential in Stochestic Celluler Neural Networks. , 2010, 23(3): 357-361.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2010/V23/I3/357
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