【摘 要】
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This paper studies scale-type stability for neural networks with unbounded time-varying delays and Lipschitz continuous activation functions. Several sufficient
【机 构】
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School of Science, Jimei University,
【出 处】
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Annals of Applied Mathematics
论文部分内容阅读
This paper studies scale-type stability for neural networks with unbounded time-varying delays and Lipschitz continuous activation functions. Several sufficient conditions for the global exponential stability and global asymptotic stability of such neural networks on time scales are derived. The new results can extend the existing relevant stability results in the previous literatures to cover some general neural networks.
This paper studies scale-type stability for neural networks with unbounded time-varying delays and Lipschitz continuous activation functions. Several sufficient conditions for the global exponential stability and global asymptotic stability of such neural networks on time scales are derived. The new results can extend the existing relevant stability results in the previous literatures to cover some general neural networks
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