时滞BAM神经网络脉冲稳定性分析与上界估计

本文档探讨了时滞双向联想神经网络（DBAM神经网络）的指数稳定性问题，这是一种重要的神经网络模型，在很多实际应用中展现出了强大的计算和记忆能力。作者王建军和王慧针对这一主题，主要关注了脉冲对网络稳定性的影响。他们研究发现，即使在存在时间延迟的情况下，如果非脉冲形式的DBAM系统表现出全局指数稳定性，那么即使在脉冲时刻网络的状态经历大幅度放大，脉冲系统的稳定性仍能得到保持。 他们通过深入分析非脉冲DBAM系统的指数收敛特性，成功地提出了如何估计能够确保系统保持指数稳定的脉冲上界和脉冲间隔。这意味着设计者可以根据系统的具体需求和性能要求，合理设定脉冲的强度和频率，以确保在网络受到短暂扰动时，整体的动态行为仍然维持在可接受的范围内，从而保证网络的可靠性和有效性。 脉冲稳定性是这类神经网络中的一个重要研究领域，因为它涉及到如何在保持信息处理速度的同时，防止过度放大可能导致的不稳定行为。作者的研究为脉冲控制策略的优化提供了理论依据，对于实时应用，如控制、信号处理和模式识别等，具有实际意义。 此外，论文采用了中图分类号TP183，表明它属于计算机科学与技术的范畴，文献标志码A，表明其学术水平达到了较高的标准。文章编号1674-0696(2009)03-0637-04，标识了该篇论文在《重庆交通大学学报（自然科学版）》上的发表位置，以及2009年6月第三期的具体位置。 总结来说，这篇论文不仅深化了我们对时滞DBAM神经网络脉冲行为的理解，还为实际工程中如何设计和调整脉冲参数以提升系统稳定性提供了实用的指导。这对于提升此类复杂系统的性能和适应性具有显著的价值。