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Existence and exponential stability of periodic solution for stochastic Hopfield neural networks on time scales

机译:时间尺度上随机Hopfield神经网络周期解的存在性和指数稳定性

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摘要

In this paper, by using the contraction mapping theorem and Gronwall's Inequality on time scales, we establish some sufficient conditions on the existence and exponential stability of periodic solutions for a class of stochastic neural networks on time scales. Moreover, we present an example to illustrate the feasibility of our results and to show that the continuous-time neural network and its discrete-time analogue have the same dynamical behaviors. (C) 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:本文利用时标上的压缩映射定理和Gronwall不等式,为一类时标上的随机神经网络的周期解的存在性和指数稳定性建立了一些充分的条件。此外,我们提供一个示例来说明我们的结果的可行性,并表明连续时间神经网络及其离散时间模拟具有相同的动力学行为。 (C)2015 Elsevier B.V.保留所有权利。

著录项

  • 来源
    《Neurocomputing》 |2015年第1期|543-550|共8页
  • 作者

    Yang Li; Li Yongkun;

  • 作者单位

    Yunnan Univ, Dept Math, Kunming 650091, Yunnan, Peoples R China|Yunnan Univ Finance & Econ, Sch Math & Stat, Kunming 650091, Yunnan, Peoples R China;

    Yunnan Univ, Dept Math, Kunming 650091, Yunnan, Peoples R China;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Stochastic neural networks; Periodic solutions; Exponential stability; Time scales;

    机译:随机神经网络;周期解;指数稳定性;时间尺度;

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