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高校应用数学学报
高校应用数学学报  2016, Vol. 31 Issue (4): 428-440    
    
一类具有Leakage时滞的惯性Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性和Hopf分支
田晓红∗, 徐瑞, 王志丽
军械工程学院 应用数学研究所, 河北石家庄 050003
Global exponential stability and Hopf bifurcation of inertial Cohen-Grossberg neural networks with time delays in leakage terms
TIAN Xiao-hong, XU Rui, WANG Zhi-li
Institute of Applied Mathematics, Shijiazhuang Mechanical Engineering College, Shijiazhuang 050003, China
 全文: PDF 
摘要： 研究一类具有Leakage时滞的惯性Cohen-Grossberg神经网络模型. 通过构造适当的Lyapunov泛函得到了平衡点全局指数稳定的充分条件. 通过分析特征方程, 讨论了系统平衡点的局部稳定性, 得出了系统Hopf分支存在的充分条件. 最后对所得理论结果进行了数值模拟.
关键词： 惯性Cohen-Grossberg神经网络模型;  Leakage时滞;  Hopf分支;  全局指数稳定性    
Abstract: In this paper, a class of inertial Cohen-Grossberg neural networks with time delays in leakage terms is investigated. By constructing the appropriate Lyapunov functional, sufficient conditions are obtained for the global exponential stability of the equilibrium. By analyzing the corresponding characteristic equation, the local stability of the equilibrium and the existence of Hopf bifurcation are established. Numerical simulations are carried out to illustrate the main results.
Key words: inertial Cohen-Grossberg neural networks    leakage delays    Hopf bifurcation    global exponential stability
收稿日期: 2016-01-26 出版日期: 2018-05-16
CLC:  O175.1  
基金资助: 国家自然科学基金(11371368; 11071254; 61305076); 河北省自然科学基金(A2013506012; A2014506015)
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田晓红
徐瑞
王志丽

引用本文:

田晓红, 徐瑞, 王志丽. 一类具有Leakage时滞的惯性Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性和Hopf分支[J]. 高校应用数学学报, 2016, 31(4): 428-440.

TIAN Xiao-hong, XU Rui, WANG Zhi-li. Global exponential stability and Hopf bifurcation of inertial Cohen-Grossberg neural networks with time delays in leakage terms. Applied Mathematics A Journal of Chinese Universities, 2016, 31(4): 428-440.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/amjcua/CN/    或    http://www.zjujournals.com/amjcua/CN/Y2016/V31/I4/428

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