具有概周期输入的Hopfield神经网络系统的概周期解存在性与指数稳定性

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By constructing Liapunov functions and building a new inequality, we obtain two kinds of sufficient conditions for the existence and global exponential stability of almost periodic solution for a Hopfield-type neural networks subject to almost periodic external stimuli. In this paper, we assume that the network parameters vary almost periodically with time and we in corporate variable delays in the processing part of the network architectures.
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