%0 Journal Article
%T 噪声环境中时滞双向联想记忆神经网络指数稳定
%A 廖伍代
%A 蹇继贵
%A 廖晓昕
%J 控制理论与应用
%D 2005
%R 10.7641/j.issn.1000-8152.2005.6.025
%X 任何系统实际上都是在噪声环境中进行工作的.对处在噪声强度已知的噪声环境下双向联想记忆(BAM)神经网络,其平衡点具有指数渐近稳定性是网络进行异联想记忆的基础.构造一个适当的Lyapunov函数,应用Ito^公式、M矩阵等工具讨论了在噪声环境下具有时滞的BAM神经网络概率1指数渐近稳定,得到了指数稳定的代数判据和两个推论,此判据只需验证仅由网络参数构成的矩阵是M矩阵即可,给网络设计带来方便.本文所得结果包括相关文献中确定性结果作为特例.
%K 双向联想记忆神经网络
%K 随机系统
%K Ito
%K 公式
%K M-矩阵
%K 概率1指数渐近稳定
%U http://jcta.alljournals.ac.cn/cta_cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=200506025&flag=1