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邱国寿;费尔南多·科尔多瓦·勒佩

广义分段常时滞神经网络模型的全局指数周期性和稳定性。 （英语） Zbl 1478.93541号

数学。斯洛伐克语 71，第2期，491-512（2021年）.
摘要：本文研究了具有连续系数和分段常时滞的广义型时滞神经网络模型的全局指数稳定性和周期性。应用巴拿赫不动点定理和逐次逼近方法，建立了该模型周期解存在唯一的充分条件。通过构造适当的广义分段常时滞微分不等式，得到了模型全局指数稳定的一些充分条件。通过典型的数值算例和仿真验证了理论结果的有效性和保守性。本文以一个简短的结论结束。

引用于6文件

理学硕士：

93D23型 指数稳定性
93D20型 控制理论中的渐近稳定性
93B70型 网络控制
93立方厘米 延迟控制/观测系统
34K13型 泛函微分方程的周期解
34K20码 泛函微分方程的稳定性理论

关键词：

延迟神经网络;广义型分段常数时滞;周期解;渐近稳定性;全局指数稳定性;Gronwall积分不等式
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.-S.Chiu}和\textit{F.Córdova-Lepe}，数学。斯洛伐克71，No.2，491--512（2021；Zbl 1478.93541）
全文： 内政部

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