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随机双向联想记忆神经网络(BAM)平衡点具有某种渐近行为是网络的关键问题之一。通过应用It公式和Grownwall不等式,研究了随机BAM神经网络的概率1指数渐近行为,并且得到一些新的保证网络具有上述行为的代数判据,所得结论较之现有结果限制条件要弱且具有较大的应用范围。 相似文献
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利用微分方程稳定性理论,采用李雅普诺夫直接法研究了一般时变系统的指数稳定性问题,找到了一个指数稳定的充要条件;并给出了线性系统情形下的一个简明推论。 相似文献
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带有时滞的随机人工细胞神经网络模型的稳定性问题,得到了若干使系统指数稳定的充分性判据和指数收敛率的估计,在进行系统设计时,应用这些结果是很方便的。当系统所受的噪声干扰小到可以忽略的程度,非负鞅收敛定理起着关键作用。 相似文献
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