TY -的A2丁Hui-Sheng盟——陈胡安AU -黄,Zhenkun AU - Cai,金乡PY - 2015 DA - 2015/01/29 TI -全局指数稳定性上优于模糊网络时间尺度SP - 283519六世- 2015 AB -我们研究一类模糊神经网络与Hebbian-type unsupervisedlearning时间尺度。利用李雅普诺夫函数方法,一些新的充分条件arederived确保学习动力和指数稳定性的模糊网络时间尺度。Ourresults一般,可以包括连续时间上优于模糊网络和correspondingdiscrete-time类似物。此外,我们的研究结果揭示了一些新的学习行为的模糊synapseson时间尺度很少在文献中讨论。SN - 1085 - 3375你2015/283519 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2015/283519——摩根富林明-抽象和应用分析PB - Hindawi出版公司KW - ER