随机时滞Recurrent神经网络的指数稳定性

重庆交通大学学报（自然科学版） ›› 2006, Vol. 25 ›› Issue (增刊1): 158-161.

随机时滞Recurrent神经网络的指数稳定性

胡进

重庆交通大学理学院，重庆 400074

收稿日期:2006-05-25 修回日期:2015-05-18 出版日期:2006-07-15 发布日期:2015-05-18
作者简介:胡进(1980—)，男，湖北襄樊人，硕士，助教，主要从事随机微分方程稳定性和神经网络方面的研究．

The exponential stability of stochastic recurrent neural network with time delay

HU Jin

School of Science，Chongqing Jiaotong University，Chongqing 400074，China

Received:2006-05-25 Revised:2015-05-18 Online:2006-07-15 Published:2015-05-18

摘要/Abstract

摘要： 研究了随机时滞Recurrent神经网络的稳定性，利用Lyapunov函数和It6公式，结合矩阵分析技巧，给出了系统均方指数稳定的充分条件，并由此推得随机时滞Hop6eld神经网络和随机时滞细胞神经网络的稳定性条件．

关键词: 随机时滞Recurrent神经网络, Lyapunov函数, ItO公式, 均方指数稳定性

Abstract: This paper studies the exponential stability of a class of stochastic recurrent neural networks with time delay．By using Lyapunov function method,It's formula and some matrix analytical techniques，some new criteria on mean square exponential stability are obtained．

Key words: stochastic recurrent neural network, Lyapunov function, It's formula, mean square exponential stability

中图分类号:

O175.13
O231

胡进. 随机时滞Recurrent神经网络的指数稳定性[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2006, 25(增刊1): 158-161.

HU Jin. The exponential stability of stochastic recurrent neural network with time delay[J]. Journal of Chongqing Jiaotong University(Natural Science), 2006, 25(增刊1): 158-161.