【摘 要】
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本文研究了具时滞和周期系数的Cohen-Grossberg神经网络的稳定性.网络中的神经激励是一个可以具有跳跃间断点的单调不减函数,用来刻画神经元放大器的增益很高和趋向于无穷大
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本文研究了具时滞和周期系数的Cohen-Grossberg神经网络的稳定性.网络中的神经激励是一个可以具有跳跃间断点的单调不减函数,用来刻画神经元放大器的增益很高和趋向于无穷大的理想情形.在假设联结矩阵满足适当的条件下,我们获得了周期解存在,惟一和全局指数稳定的充分条件,且与时滞无关.所利用的假设条件与M-矩阵理论有关,容易验证.此外,由于激励函数的不连续性,我们介绍了一个适当的极限记号来研究时滞神经网络输出的收敛性.我们的结论推广了相关文献的结果.并给出了实例说明和数值模拟.
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