具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络的指数输入-状态稳定

doi:10.11721/cqnuj20200214

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具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络的指数输入-状态稳定
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                        10.11721/cqnuj20200214
                    
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作者单位:重庆师范大学 数学科学学院， 重庆 401331
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Exponential Input to State Stability of Cohen-Grossberg Neural Networks with Time-Varying Delays

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【目的】研究具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络模型的指数输入-状态稳定。【方法】通过构造新的Halanay微分不等式来证明主要结果。【结果】对于所建立的一类具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络模型获得了该系统指数输入-状态稳定的充分条件。【结论】此方法不仅改善了一些保守性的条件并且本文中的神经网络模型更具有一般性，一个数值例子也表明该方法是有效的。

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张玉蓉,杨志春.具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络的指数输入-状态稳定[J].重庆师范大学学报自然科学版,2020,(2):65-

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