一类变系数混合时滞细胞神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性
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(1.海军航空工程学院系统科学与数学研究所,山东 烟台 264001;2.海军航空工程学院青岛分院,山东 青岛 266041)

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中图分类号:

O175.13;O193

基金项目:


Global Exponential Stability of Periodic Solution of a Class of Cell Neural Networks with Variable Coefficients and Mixed Time-Varying Delays
Author:
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(1.Naval Aeronautical and Astronautical University Institute of Systems Science and Mathematics,Yantai Shandong 264001,China;2.Naval Aeronautical and Astronautical University Qingdao Branch,Qingdao Shandong 266041,China)

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    摘要:

    应用Mawhin连续性定理和不等式方法,给出了一类变系数混合时滞细胞神经网络周期解存在和指数稳定的充分条件。该结论对神经网络的设计具有重要的参考价值。

    Abstract:

    By applying Mawhin’s continuation theorem and inequality techniques, sufficient conditions were established to guarantee a class of cell neural networks with variable coefficients and mixed time delays has a global exponentially stable periodic solution. The results are valuable in the design of neural networks.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

田安峰,盖明久,时宝,黄诘.一类变系数混合时滞细胞神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性[J].海军航空大学学报,2009,24(6):711-715
TIAN An-feng, GAI Ming-jiu, SHI Bao, HUANG Jie. Global Exponential Stability of Periodic Solution of a Class of Cell Neural Networks with Variable Coefficients and Mixed Time-Varying Delays[J]. JOURNAL OF NAVAL AVIATION UNIVERSITY,2009,24(6):711-715

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