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Existence and stability of anti-periodic solutions for an impulsive neural networks on time scales

机译:脉冲神经网络对时尺度脉冲神经网络的存在与稳定性

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摘要

By using the method of coincidence degree and Lyapunov functional, some criteria are established for the existence and exponential stability of anti-periodic solutions of impulsive Cohen-Grossberg neural networks on time scales. Finally, an example and numerical simulations are presented to illustrate the feasibility and effectiveness of the results.
机译:通过使用重合度和Lyapunov功能的方法,建立了一些标准,用于脉冲COHEN-GROSSBERG神经网络逆期解的存在和指数稳定性。 最后,提出了一个例子和数值模拟以说明结果的可行性和有效性。

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