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Stochastic Exponential Stability of Cohen-Grossberg Neural Networks with Markovian Jumping Parameters and Mixed Delays

机译:具有马尔可夫跳跃参数和混合时滞的Cohen-Grossberg神经网络的随机指数稳定性

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摘要

In this paper by applying vector Lyapunov function method and M matrix theory which are different from all the existing study methods (LMI technique), some sufficient conditions ensuring stochastic exponential stability of the equilibrium point of a class of Cohen-Grossberg neural networks with Markovian jumping parameters and mixed delays are derived.
机译:本文采用与所有现有研究方法(LMI技术)不同的向量Lyapunov函数法和M矩阵理论,为保证一类具有马尔可夫跳跃的Cohen-Grossberg神经网络平衡点的随机指数稳定性提供了一些充分条件推导参数和混合延迟。

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