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J-GLOBAL ID：201702223499078209   整理番号：17A1394076

Markovジャンピングおよびインパルスを持つ確率的Cohen-Grossbergニューラルネットワークのほとんど確実な指数安定性【Powered by NICT】

Almost sure exponential stability of stochastic Cohen-Grossberg neural networks with Markovian jumping and impulses

著者 (3件)： Sun Yunxia (School of Mathematical Sciences, Anhui University, Hefei 230601, China) ,  Cheng Pei (School of Mathematical Sciences, Anhui University, Hefei 230601, China) ,  Yao Fengqi (School of Electrical Engineering and Information, Anhui University of Technology, Ma’anshan 243000, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 1876-1881  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Lyapunov関数法と平均インパルス区間手法を用いて,Markovジャンピングおよびインパルスを持つ確率的Cohen-Grossbergニューラルネットワークのためのほぼ確実な指数安定性を考察した。ほとんど確実な指数関数的安定性の十分条件を導出した。例は得られた結果の有効性を検証している。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： Lyapunov関数 ,  指数関数 ,  *ニューラルネットワーク ,  十分条件
準シソーラス用語： *指数安定性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： ジャンピング ,  インパルス ,  確率 ,  Cohen-Grossbergニューラルネットワーク ,  指数安定性