负反馈项具连续时滞BAM神经网络的全局指数稳定性

罗营华; 彭世国

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负反馈项具连续时滞BAM神经网络的全局指数稳定性

综合研究 | 更新时间：2026-05-27

- 负反馈项具连续时滞BAM神经网络的全局指数稳定性
- The Global Exponential Stability of Negative Feedback Terms with Continuous Time-delays of BAM Neural Network
- 广东工业大学学报 2009年26卷第1期页码：14
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  中图分类号：
- 网络首发：2009-01-01，
  
  纸质出版：2009
- 稿件说明：
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罗营华, 彭世国. 负反馈项具连续时滞BAM神经网络的全局指数稳定性[J]. 广东工业大学学报, 2009, 26(1): 14.

Luo Ying-hua, PENG Shi-guo. The Global Exponential Stability of Negative Feedback Terms with Continuous Time-delays of BAM Neural Network[J]. 2009, 26(1): 14.
罗营华, 彭世国. 负反馈项具连续时滞BAM神经网络的全局指数稳定性[J]. 广东工业大学学报, 2009, 26(1): 14. DOI：

Luo Ying-hua, PENG Shi-guo. The Global Exponential Stability of Negative Feedback Terms with Continuous Time-delays of BAM Neural Network[J]. 2009, 26(1): 14. DOI：

摘要

研究了负反馈项具连续时滞的BAM神经网络模型

利用压缩映射原理说明了该BAM模型具有唯一的平衡点

并且通过构造Lyapunov函数找到了该类BAM全局指数稳定的充分条件.

Abstract

Negative feedback terms of BAM neural network model with the continuous time-delays are researched.By using contraction-mapping theory to determine the unique equilibrium for this BAM system

and contructing the Lyapunov function

it finds the sufficient conditions for the BAM global exponential stability.

关键词

Keywords

references

张强,高琳,王超,许进. 时滞双向联想记忆神经网络的全局稳定性[J]. 物理学报. 2003(07)

焦李成著.神经网络系统理论[M]. 西安电子科技大学出版社, 1990

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