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Uniform Asymptotic Stability and Global Asymptotic Stability for Time-Delay Hopfield Neural Networks

机译:均匀的渐近稳定性和时延霍夫菲尔德神经网络的全局渐近稳定性

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摘要

In this paper, we consider the uniform asymptotic stability and global asymptotic stability of the equilibrium point for time-delays Hopfield neural networks. Some new criteria of the system are derived by using the Lyapunov functional method and the linear matrix inequality approach for estimating the upper bound of the derivative of Lyapunov functional. Finally, we illustrate a numerical example showing the effectiveness of our theoretical results.
机译:在本文中,我们考虑了延时跃点跳闸神经网络均匀渐近稳定性和全局渐近稳定性。通过使用Lyapunov功能方法和线性矩阵不等式方法来导出系统的一些新标准,用于估计Lyapunov功能的衍生物的衍生物的上限。最后,我们说明了一个数字示例,显示了我们理论结果的有效性。

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