蒲 浩， 黄建文， 赵爱亮， 刘衍民

(1. 遵义师范学院 数学学院, 贵州 遵义 563006; 2. 西南大学 数学与统计学院, 重庆 400715)

具有非线性脉冲效应和反应扩散项的Cohen-Grossberg型模糊神经网络的指数同步

蒲 浩1， 黄建文2， 赵爱亮1， 刘衍民1

(1. 遵义师范学院 数学学院, 贵州 遵义 563006; 2. 西南大学 数学与统计学院, 重庆 400715)

研究了具有非线性脉冲效应和反应扩散项的Cohen-Grossberg型模糊神经网络的指数同步,通过Lyapunov稳定性理论和不等式技巧,利用p-范数得到了新的指数同步的充分条件.

模糊神经网络; 非线性脉冲效应; Cohen-Grossberg型神经网络; 反应扩散项; 混合时滞;p-范数

自从1983年M. A. Cohen和S. Grossberg[1]首次提出Cohen-Grossberg型神经网络模型以来,引起了许多学者对Cohen-Grossberg型神经网络模型同步的广泛研究,得到了很多有用的不同类型的神经网络模型同步的理论[2-6].这些理论不仅在很多理论研究中有着重要应用,而且还被广泛的应用到生产实践中.例如,联想记忆、安全通信和人工智能系统.

对于自然界中的一个实际的神经网络,要实现信号传递的同步,不可避免的受到来自系统自身因素和外界因素的影响,比如信号在不同的神经元之间的传递过程中,由于信号传递的速度是有限的,从而引起信号在不同神经元之间传递过程中有滞后现象出现[7];由于电子在一个非均匀的电磁场运动时,不可避免的在神经网络中会出现扩散现象[8-9];信号在不同的神经元之间传递时,不可避免的要受到外界的干扰,出现信号的短暂振动现象[10].

1 模型和预备知识

考虑如……