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随机时滞Hopfield神经网络分步θ方法的一般衰减率稳定性

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旨在研究随机时滞Hopfield神经网络分步θ方法的一般衰减率稳定性.当θ∈[0,1/2)时,在步长受限的条件下,随机时滞Hopfield神经网络分步θ方法是一般衰减率稳定的.对于θ∈[1/2,1],不需要额外的步长要求,即可保证随机时滞Hopfield神经网络分步θ方法的一般衰减率稳定性.最后,通过一个数值例子验证所得结果的有效性.
General decay stability of split-step θ method for stochastic delay Hopfield neural networks
This paper investigates the general decay stability of split-step θ(SST)method for sto-chastic delay Hopfield neural networks.For θ∈[0,1/2),it is proven that the SST method exhibits general decay stability with some restrictive conditions on the step size.For θ∈[1/2,1],the SST method can replicate the general decay stability unconditionally.Finally,a numerical example is pres-ented to validate the effectiveness of the proposed approach.

general decay stabilitystochastic delay Hopfield neural networkssplit-step θ method

秦国栋、刘凯、方建印

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中原工学院电子信息学院,河南郑州 450007

河南工程学院理学院,河南郑州 451191

一般衰减率稳定性 随机时滞Hopfield神经网络 分步θ方法

河南省高等学校重点科研项目河南省高等学校青年骨干教师培养计划

24A1200162020GGJS239

2024

中原工学院学报
中原工学院

中原工学院学报

影响因子:0.23
ISSN:1671-6906
年,卷(期):2024.35(2)
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