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阿卜杜杰利勒·阿卜杜拉赫曼;蒋海军;胡，程

基于记忆电阻的Cohen-Grossberg神经网络具有混合时滞和不连续激活的一般衰减同步。 （英语） Zbl 1373.93009号

J.富兰克林研究所。 354，第15号，7028-7052（2017）.
摘要：本文研究了具有不连续神经元激活函数和混合时滞的基于记忆电阻的Cohen-Grossberg神经网络（MCGNN）的一般衰减同步（GDS）。基于Filippov解的概念和微分包含理论，引入合适的Lyapunov-Krasovskii泛函，并利用有用的不等式技术，通过两类非线性控制，建立了保证所考虑的Cohen-Grossberg神经网络GDS的新准则。此外，通过两个数值算例及其仿真验证了所获得理论结果的可行性。多项式同步、渐近同步和指数同步是GDS的特殊情况。据作者所知，本文建立的结果是关于神经网络同步的唯一可用结果，它结合了记忆电阻、不连续激活函数和混合时滞这三个主要特征。

引用于18文件

MSC公司：

93甲14 分散的系统
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
93立方厘米 控制理论中的非线性系统
93天30分 李亚普诺夫函数和存储函数

关键词：

一般衰减同步;基于忆阻器的Cohen-Grossberg神经网络;混合时滞;不连续激活;菲利波夫溶液;微分夹杂物;Lyapunov-Krasovskii泛函;非线性控制
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Abdurahman}等人，J.Franklin Inst.354，No.15，7028--7052（2017；Zbl 1373.93009）
全文： DOI程序

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