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非负放大函数与多延时的Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒稳定性: 2010年; 在Cohen-Grossberg神经网络设计及实现过程中,非负放大函数条件是很实用的.在网络参数存在摄动的情况下,研究了具有非负放大函数的一类多延时Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒渐近稳定性问题.首先通过证明一个有用的引理,建立了渐近稳定性和鲁棒稳定性之间的关系.其次,在不要求激励函数满足严格单调增加和有界性的情况下,通过构造适当的Lyapunov泛函,针对所研究的神经网络模型,基于线性矩阵不等式技术建立了平衡点鲁棒稳定的一个充分判据.仿真结果进一步证明了所得结论的有效性.; 金英秀王占山冯健; 关键词：COHEN-GROSSBERG神经网络鲁棒稳定渐近稳定

一类带时滞的Cohen-Grossberg神经网络稳定性研究: 自从1982年Hopfield提出一类具有固定权的递归神经网络,并用能量函数来研究该神经网络以来,这类神经网络广泛应用于并行计算、求解优化问题、模式识别和联想记忆等方面。由于Cohen-Grossberg/(?/)申经网...; 金英秀; 关键词：COHEN-GROSSBERG神经网络时滞 LYAPUNOV泛函鲁棒稳定性; 文献传递

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金英秀