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Exponential stability for a class of memristive neural networks with mixed time-varying delays

机译:混合时变延迟的一类忆内神经网络的指数稳定性

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摘要

A new general hybrid neural networks with inertial term and mixed time-varying delays are proposed here by using the memristors connections. Then by building appropriate Lyapunov functionals and inequality technique, some new conditions assuring the global exponential stability of the hybrid neural networks are derived. The circuit implementation of the proposed hybrid neural networks are also presented here. In addition, the new proposed results here enrich and extend the earlier publications on neural networks. Lastly, numerical simulations show the effectiveness of our results. (C) 2017 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译:通过使用忆阻器连接,提出了一种具有惯性术语和混合时变延迟的新的通用混合神经网络。 然后通过建立适当的Lyapunov功能和不等式技术,推导出了一些新的条件,确保了混合神经网络的全球指数稳定性。 这里还介绍了所提出的混合神经网络的电路实现。 此外,此处的新拟议结果丰富并扩展了神经网络上的前面的出版物。 最后,数值模拟显示了我们结果的有效性。 (c)2017年Elsevier Inc.保留所有权利。

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