典型文献
一类复值时滞中立型神经网络的稳定性分析
文献摘要：
中立型神经网络近年来得到广泛关注,然而对于复值以及含有时滞的模型却还未涉及.通过一定的变换,可将系统转换为微分代数神经网络,从而可利用微分代数不等式方法,而不再需要构造复杂的Lyapunov函数,利用全局指数自同步概念得到了更加简洁有效的全局指数稳定性的充分条件.最后,通过数值实例以及MATLAB仿真验证了定理的有效性和可行性.
文献关键词：
复值时滞中立型神经网络;微分代数不等式;全局指数自同步;全局指数稳定性
中图分类号：
作者姓名：
肖瑶;段腾飞
作者机构：
南京财经大学 应用数学学院,江苏 南京210046
文献出处：
引用格式：
[1]肖瑶;段腾飞-.一类复值时滞中立型神经网络的稳定性分析)[J].昆明学院学报,2022(06):46-53
A类：
复值时滞中立型神经网络,中立型神经网络,微分代数不等式,全局指数自同步
B类：
稳定性分析,来得,系统转换,利用微,构造复杂,Lyapunov,全局指数稳定性,充分条件,仿真验证
AB值：
0.108337
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