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Global robust exponential stability for Cohen-Grossberg neural networks with time-varying delays

机译:具有时变延迟的COHEN-GROSSBERG神经网络的全球强大的指数稳定性

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摘要

Global robust exponential stability problems for Cohen-Grossberg neural networks are investigated in this paper. New sufficient conditions are derived to ensure the global robust exponential stability of the equilibrium point by using a new inequality and linear matrix inequality technique. A numerical example is given to show the effectiveness of the theoretical results.
机译:本文研究了科尔斯格伯尔格神经网络的全球强大指数稳定性问题。 通过使用新的不等式和线性矩阵不等式技术,得出了新的充分条件,以确保均衡点的全球稳健的指数稳定性。 给出了一个数值例子来显示理论结果的有效性。

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