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基于考虑两种不同类型的激活函数,本文研究了非自治变时滞Cohen-Grossberg神经网络(CGNN)在Lagrange意义下的全局指数稳定性,通过利用新的不等式技巧和构造恰当的Lyapunov泛函给出非自治变时滞CGNN模型在Lagrange意义下全局指数稳定性(即一致有界性)以及对其全局指数吸引集估计的代数判据,并给出应用例子加以验证.