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On Stability of Neural Networks by a Lyapunov Functional-Based Approach

机译:基于Lyapunov函数的神经网络的稳定性

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摘要

In this paper, a new Lyapunov functional-based method is proposed for the stability analysis of delayed cellular neural networks (DCNN). Global exponential stability conditions are obtained for the general DCNN, the Hopfield neural networks (HNNs), and delayed HNNs with monotonic nondecreasing and nonconstant activation functions.
机译:本文提出了一种基于Lyapunov函数的新方法,用于时延细胞神经网络(DCNN)的稳定性分析。对于一般的DCNN,Hopfield神经网络(HNN)和具有单调非递减和非恒定激活函数的延迟HNN,可以获得全局指数稳定性条件。

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