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AVERAGE CRITERIA FOR PERIODIC NEURAL NETWORKS WITH DELAY

机译:时滞神经网络的平均判据

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摘要

By using Lyapunov functions and some recent estimates of Halanay type, new criteria are introduced for the global exponential stability of a class of cellular neural networks, with delay and periodic coefficients and inputs. The novelty of those criteria lies in the fact that they are very efficient in presence of oscillating coefficients, because they are given in average form.
机译:通过使用Lyapunov函数和Halanay类型的一些最新估计,引入了具有时延和周期系数及输入的一类细胞神经网络的全局指数稳定性的新准则。这些标准的新颖之处在于它们在存在振荡系数的情况下非常有效,因为它们以平均形式给出。

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