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Exponential Stability of Antiperiodic Solution for BAM Neural Networks with Time-Varying Delays

机译:具有时变延迟的BAM神经网络对抗周期溶液的指数稳定性

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摘要

In this paper, a kind of BAM neural networks with leakage delays in the negative feedback terms and time-varying delays in activation functions was considered. By constructing a suitable Lyapunov function and using inequality techniques, some sufficient conditions to ensure the existence and exponential stability of antiperiodic solutions of these neural networks were derived. These conditions extend some results recently appearing in recent papers. Lastly, an example is given to show the feasibility of these conditions.
机译:在本文中,考虑了一种具有泄漏延迟的BAM神经网络,在负反馈术语和激活功能中的时变延迟中。通过构建合适的Lyapunov函数和使用不等式技术,推导出了一些足够的条件,以确保这些神经网络的抗敌网络的存在和指数稳定性。这些条件最近延长了最近出现的一些结果。最后,给出了一个例子来显示这些条件的可行性。

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