Existence and exponential stability of periodic solution for fuzzy BAM neural networks with periodic coefficient

A class of fuzzy bidirectional associated memory (BAM) networks with periodic coefficients is studied. Some sufficient conditions are established for the existence and global exponential stability of a periodic solution of such fuzzy BAM neural networks by using a continuation theorem based on the c...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Український математичний журнал
Дата:2011
Автори: Dai-xi Liao, Li-hui Yang, Zhang Qian-hong
Формат: Стаття
Мова:Англійська
Опубліковано: Інститут математики НАН України 2011
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/166406
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Existence and exponential stability of periodic solution for fuzzy BAM neural networks with periodic coefficient / Dai-xi Liao, Li-hui Yang, Zhang Qian-hong // Український математичний журнал. — 2011. — Т. 63, № 12. — С. 1672–1684. — Бібліогр.: 22 назв. — англ.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862751637217476608
author Dai-xi Liao
Li-hui Yang
Zhang Qian-hong
author_facet Dai-xi Liao
Li-hui Yang
Zhang Qian-hong
citation_txt Existence and exponential stability of periodic solution for fuzzy BAM neural networks with periodic coefficient / Dai-xi Liao, Li-hui Yang, Zhang Qian-hong // Український математичний журнал. — 2011. — Т. 63, № 12. — С. 1672–1684. — Бібліогр.: 22 назв. — англ.
collection DSpace DC
container_title Український математичний журнал
description A class of fuzzy bidirectional associated memory (BAM) networks with periodic coefficients is studied. Some sufficient conditions are established for the existence and global exponential stability of a periodic solution of such fuzzy BAM neural networks by using a continuation theorem based on the coincidence degree and the Lyapunov-function method. The sufficient conditions are easy to verify in pattern recognition and automatic control. Finally, an example is given to show the feasibility and efficiency of our results. Вивчено клас нечiтких нейронних мереж Коско з перiодичним коефiцiєнтом. За допомогою теореми про продовження, що базується на ступенi збiгу та методi функцiй Ляпунова, встановлено достатнi умови для iснування та глобальної експоненцiальної стiйкостi перiодичного розв’язку таких нечiтких нейронних мереж Коско. Цi достатнi умови легко перевiряються при розпiзнаваннi образiв та автоматичному керуваннi. Наведено приклад, що демонструє застосовнiсть та ефективнiсть отриманих результатiв.
first_indexed 2025-12-07T21:12:27Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-166406
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1027-3190
language English
last_indexed 2025-12-07T21:12:27Z
publishDate 2011
publisher Інститут математики НАН України
record_format dspace
spelling Dai-xi Liao
Li-hui Yang
Zhang Qian-hong
2020-02-19T05:46:35Z
2020-02-19T05:46:35Z
2011
Existence and exponential stability of periodic solution for fuzzy BAM neural networks with periodic coefficient / Dai-xi Liao, Li-hui Yang, Zhang Qian-hong // Український математичний журнал. — 2011. — Т. 63, № 12. — С. 1672–1684. — Бібліогр.: 22 назв. — англ.
1027-3190
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/166406
517.9
A class of fuzzy bidirectional associated memory (BAM) networks with periodic coefficients is studied. Some sufficient conditions are established for the existence and global exponential stability of a periodic solution of such fuzzy BAM neural networks by using a continuation theorem based on the coincidence degree and the Lyapunov-function method. The sufficient conditions are easy to verify in pattern recognition and automatic control. Finally, an example is given to show the feasibility and efficiency of our results.
Вивчено клас нечiтких нейронних мереж Коско з перiодичним коефiцiєнтом. За допомогою теореми про продовження, що базується на ступенi збiгу та методi функцiй Ляпунова, встановлено достатнi умови для iснування та глобальної експоненцiальної стiйкостi перiодичного розв’язку таких нечiтких нейронних мереж Коско. Цi достатнi умови легко перевiряються при розпiзнаваннi образiв та автоматичному керуваннi. Наведено приклад, що демонструє застосовнiсть та ефективнiсть отриманих результатiв.
This work is partially supported by the Scientific Research Foundation of Guizhou Science and Technology Department (No. [2011] J 2096), the Doctoral Foundation of Guizhou College of Finance and Economics (2010), and the Scientific Research Foundation of Hunan Provincial Education Department (10B023).
en
Інститут математики НАН України
Український математичний журнал
Статті
Existence and exponential stability of periodic solution for fuzzy BAM neural networks with periodic coefficient
Існування та експоненцiальна стiйкiсть перiодичного розв’язку для нечiтких нейронних мереж Коско з перiодичними коефiцiєнтами
Article
published earlier
spellingShingle Existence and exponential stability of periodic solution for fuzzy BAM neural networks with periodic coefficient
Dai-xi Liao
Li-hui Yang
Zhang Qian-hong
Статті
title Existence and exponential stability of periodic solution for fuzzy BAM neural networks with periodic coefficient
title_alt Існування та експоненцiальна стiйкiсть перiодичного розв’язку для нечiтких нейронних мереж Коско з перiодичними коефiцiєнтами
title_full Existence and exponential stability of periodic solution for fuzzy BAM neural networks with periodic coefficient
title_fullStr Existence and exponential stability of periodic solution for fuzzy BAM neural networks with periodic coefficient
title_full_unstemmed Existence and exponential stability of periodic solution for fuzzy BAM neural networks with periodic coefficient
title_short Existence and exponential stability of periodic solution for fuzzy BAM neural networks with periodic coefficient
title_sort existence and exponential stability of periodic solution for fuzzy bam neural networks with periodic coefficient
topic Статті
topic_facet Статті
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/166406
work_keys_str_mv AT daixiliao existenceandexponentialstabilityofperiodicsolutionforfuzzybamneuralnetworkswithperiodiccoefficient
AT lihuiyang existenceandexponentialstabilityofperiodicsolutionforfuzzybamneuralnetworkswithperiodiccoefficient
AT zhangqianhong existenceandexponentialstabilityofperiodicsolutionforfuzzybamneuralnetworkswithperiodiccoefficient
AT daixiliao ísnuvannâtaeksponencialʹnastiikistʹperiodičnogorozvâzkudlânečitkihneironnihmerežkoskozperiodičnimikoeficiêntami
AT lihuiyang ísnuvannâtaeksponencialʹnastiikistʹperiodičnogorozvâzkudlânečitkihneironnihmerežkoskozperiodičnimikoeficiêntami
AT zhangqianhong ísnuvannâtaeksponencialʹnastiikistʹperiodičnogorozvâzkudlânečitkihneironnihmerežkoskozperiodičnimikoeficiêntami