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随机Cohen-Grossberg神经网络的有限时间稳定性 被引量:2

Finite-time stability of stochastic Cohen-Grossberg neural networks
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摘要 研究了具有Markov跳的脉冲时滞随机Cohen-Grossberg神经网络的有限时间稳定性问题。在Cohen-Gross-berg神经网络模型中,分别考虑了不稳定型脉冲和稳定型脉冲,通过随机分析和平均脉冲间隔方法,分别给出了随机Co-hen-Grossberg神经网络在两种脉冲情形下的有限时间稳定的判定依据。 The finite time stability problem of stochastic Cohen Grossberg neural networks with Markov jumps and impulsive delays is studied.Two types of impulses are considered in the Cohen Grossberg neural networks model:unstable impulses and stable impulses.By means of stochastic analysis and average impulsive interval method,the criteria for finite time stability of stochastic Cohen Grossberg neural network systems in two impulses types are given respectively.
作者 孙云霞 SUN Yunxia(School of Mathematical and Statistics,Fuyang Normal University,Fuyang Anhui 236037,China)
出处 《阜阳师范大学学报(自然科学版)》 2021年第3期1-5,共5页 Journal of Fuyang Normal University:Natural Science
基金 安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2020A0540,KJ2020A0529) 阜阳师范大学科学研究项目(2020FSKJ11)资助。
关键词 COHEN-GROSSBERG神经网络 Markov跳 脉冲 LYAPUNOV-KRASOVSKII泛函 有限时间稳定 Cohen-Grossberg neural networks Markov jumping impulses Lyapunov-Krasovskii functional finite-time stability
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