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Global robust exponential stability for second-order Cohen-Grossberg neural networks with multiple delays

机译:具有多重时滞的二阶Cohen-Grossberg神经网络的全局鲁棒指数稳定性

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摘要

In this paper, we first discuss the existence and uniqueness of an equilibrium point of a general second-order Cohen-Grossberg neural networks with multiple neurons by means of using fixed point theory. Then by applying the existence result of an equilibrium point and constructing a Lyapunov functional candidate, we study the global robust exponential stability of equilibrium solution to the neural networks. In the last section, we also give an example to demonstrate the validity of our global robust exponential stability result for above neural network.
机译:在本文中,我们首先利用定点理论讨论具有多个神经元的一般二阶Cohen-Grossberg神经网络平衡点的存在性和唯一性。然后通过应用平衡点的存在结果并构造一个Lyapunov函数候选者,我们研究了神经网络平衡解的全局鲁棒指数稳定性。在最后一部分中,我们还给出了一个例子来证明上述神经网络的全局鲁棒指数稳定性结果的有效性。

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