分布时滞与脉冲杂交BAM神经网络的全局指数稳定性分析

本文主要探讨了"含有分布时滞和脉冲的杂交BAM神经网络的全局指数稳定性"这一课题，发表于2011年的《南阳师范学院学报》。作者王继禹和贾秀玲针对此类神经网络模型，提出了一个关键的研究成果。他们利用李雅普诺夫函数作为分析工具，结合M-矩阵理论以及Young不等式技巧，推导出了一类神经网络平衡点全局指数稳定性的充分条件。这个条件的一大突破在于，它摒弃了对激活函数通常所需的有界性、单调性和可微性要求，这在实际应用中具有显著优势，因为这类函数在很多情况下可能难以满足这些假设。 杂交BAM神经网络，作为一种混合了连续性和离散性的新型网络结构，结合了双向联想记忆网络(BAM)的特点，并考虑了分布时滞和脉冲效应，这使得它们在处理复杂问题如模式识别、信息处理和控制等领域展现出更大的潜力。在现实世界中，时滞的存在经常导致网络动态行为的复杂性，因此，对带有时滞的神经网络稳定性进行深入研究至关重要。 研究者通过对脉冲神经网络的特性进行深入探究，旨在提供更为稳健和易于验证的稳定性分析方法，这对于神经网络设计者来说，意味着在设计实际应用中的神经网络时，可以更加灵活地选择和调整激活函数，而不必过于受限于常规假设。这种全局指数稳定性分析的结果对于确保神经网络系统的长期稳定运行具有重要意义，也为未来神经网络理论的发展和工程实践提供了有价值的理论支持。