Global exponential stability of memristive Cohen-Grossberg neural networks with mixed delays and impulse time window
Global exponential stability of memristive Cohen-Grossberg neural networks with mixed delays and impulse time window
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具有混合延迟和脉冲时间窗的忆阻 Cohen-Grossberg 神经网络的全局指数稳定性
DOI：
10.1016/j.neucom.2017.11.011
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发表时间：
2018-01
期刊：
影响因子：
6
通讯作者：
Huang Tingwen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhou Yinghua;Li Chu;ong;Chen Ling;Huang Tingwen
本文研究了一类具有混合时滞和脉冲时间窗的记忆Cohen-Grossberg系统的全局指数稳定性问题。基于记忆阻器理论、脉冲控制理论和数学归纳法，利用适当的Lyapunov函数，得到了所考虑的记忆Cohen-Grossberg神经网络的稳定性判据。与现有的脉冲控制方案相比，将脉冲瞬间扩展到一定的有界时间间隔，我们将证明在合理的假设下神经网络仍然是稳定的。此外，本文得到的条件易于检验，可用于改进前人关于记忆神经网络稳定性的结果。最后，给出了一个数值算例，说明了理论结果的有效性。
This paper addresses the problem of global exponential stability for a class of memristive Cohen–Grossberg with mixed time delays and impulsive time window. Based on the memristor theory, impulse control theory, and mathematical induction method, stability criteria for the considered memristive Cohen–Grossberg neural networks are derived by employing appropriate Lyapunov functions. Compared with existing impulse control schemes, the impulse instants are extended to some bounded time intervals, we will show that the neural networks can still be stable under reasonable assumptions. Furthermore, the conditions obtained in this paper are easy to be checked, and they can be applied to improve previous results concerning stability for memristive neural networks. Finally, a numerical example is given to illustrate the effectiveness of the theoretical results.
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通讯作者：
Jinde Cao;Kun Yuan;Han-Xiong Li
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Fang, Jian-An
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通讯作者：
Qinghua Zhou;Li Wan