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基于马氏切换的时滞脉冲随机Cohen-Grossberg神经网络模型的均方指数稳定性分析
引用本文:李蕾,何秀丽.基于马氏切换的时滞脉冲随机Cohen-Grossberg神经网络模型的均方指数稳定性分析[J].南京气象学院学报,2017,9(3):326-331.
作者姓名:李蕾  何秀丽
作者单位:河海大学 理学院, 南京, 211100;河海大学 理学院, 南京, 211100
基金项目:中央高校基本科研业务费自由探索项目(A)(2015B19814)
摘    要:通过向量Lyapunov函数,给随机CGNNs以均方估计,研究基于马氏切换的脉冲时滞随机Cohen-Grossberg神经网络模型的均方指数稳定性,并利用数值例子对结论加以证明.

关 键 词:Cohen-Grossberg网络模型  均方指数稳定性  马氏切换
收稿时间:2017/4/11 0:00:00

Mean-square exponential stability of the impulsive stochastic Cohen-Grossberg Neural networks with Markovian switching
LI Lei and HE Xiuli.Mean-square exponential stability of the impulsive stochastic Cohen-Grossberg Neural networks with Markovian switching[J].Journal of Nanjing Institute of Meteorology,2017,9(3):326-331.
Authors:LI Lei and HE Xiuli
Institution:College of Science, Hohai University, Nanjing 211100;College of Science, Hohai University, Nanjing 211100
Abstract:Focused on Cohen-Grossberg neural networks,this paper investigates the mean-square exponential stability by means of the vector Lyapunov function.This method ensures that the impulsive stochastic Cohen-Grossberg neural network is exponentially stable.Finally,an example is used to illustrate the conclusions.
Keywords:Cohen-Grossberg networks  mean-square exponential stability  Markovian switching
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