一类具比例时滞细胞神经网络反周期解的指数稳定性

发布时间：2018-04-10 07:35

  本文选题：比例时滞　切入点：细胞神经网络　出处：《工程数学学报》2017年02期

【摘要】：本文针对一类具比例时滞细胞神经网络反周期解的全局指数稳定性进行研究.首先利用非线性变换将一类具比例时滞的细胞神经网络等价变换成一类具常时滞变系数的细胞神经网络.然后通过构造合适的时滞微分不等式和利用不等式技巧,得到了保证该系统反周期解的存在性和全局指数稳定性时滞依赖的充分条件.最后数值算例结果验证所得结论的正确性和与以往文献相比较低的保守性.
[Abstract]:In this paper, the global exponential stability of counterperiodic solutions of a class of cellular neural networks with proportional delay is studied.Firstly, a class of cellular neural networks with proportional delay is transformed into a class of cellular neural networks with constant time-delay coefficients by nonlinear transformation.Then, by constructing appropriate delay differential inequalities and using inequality techniques, sufficient conditions are obtained to guarantee the existence of counter-periodic solutions and global exponential stability delay-dependent.The results of numerical examples verify the correctness of the conclusions and the low conservatism compared with previous literatures.
【作者单位】： 天津师范大学数学科学学院;
【基金】：国家自然科学基金(61374009)~~
【分类号】：O175

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1730277