论文摘要
本文研究了一类带有Hebbian学习型和比例延迟的二阶网络有限时间稳定性问题.通过微分不等式方法得到了一个全新的结果来保证系统的有限时间稳定性,同时建立了广义指数同步准则.所给出全新的充分条件推广并补充了已有文献的结果,且可应用于大多数的神经网络系统.最后,给出的例子验证所得结果的有效性和可行性.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈娟,黄振坤
关键词: 学习型动力学,有限时间稳定性,比例延迟,广义指数同步
来源: 应用数学学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 数学,自动化技术
单位: 集美大学理学院
基金: 国家自然科学基金(61573005),福建省自然科学基金(2018J01417,2019J01330),福建省教育厅(JT180264)资助项目
分类号: O175;TP183
页码: 614-628
总页数: 15
文件大小: 522K
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