时标上一类BAM神经网络模型的伪概周期解研究

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本论文研究了时标上一类BAM神经网络模型的伪概周期解的存在性和全局指数稳定性,得到了一些新结果。  我们主要研究如下时标上带有时滞的双向联想记忆(BAM)神经网络系统:{x△i(t)=-ci(t)xi(t)+m∑j=1aji(t)fj(yj(t-(τ)ji(t)))+Ii(t),i=1,2,...,n,y△j(t)=-dj(t)yj(t)+n∑i=1bij(t)gi(xi(t-δij(t)))+Jj(t),j=1,2,...,m,其中t∈T,T是概周期时标。通过运用时标上动力方程的指数二分性和压缩映射原理,获得以上系统存在唯一伪概周期解的充分条件。此外,利用时标上的微分不等式技巧,获得以上系统的伪概周期解全局指数稳定的充分条件。即使取时标T=R或T=Z,我们得到的结果也是新的。
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