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一类变系数混合时滞细胞神经网络的指数稳定性和周期解 被引量：1

On Exponential Stability and Periodicity of a Class of Neural Networks with Variable Coefficients and Mixed Delays
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摘要 研究具有变系数和混合时滞的细胞神经网络的稳定性和周期解问题.通过构造适当的Lyapunov函数和不等式分析技巧,以及Poincare映射,得到了关于系统的稳定性和周期解的结论.最后,给出一个例子说明定理的有效性. Global exponential stability and periodicity of a class of cellular networks with variable coefficients and delays are investigated.By applying Lyapunov function and inequality analysis and Poincare mapping,sufficient conditions are obtained.An example is given to demonstrate the effectiveness of the results.
作者 王力 周宗福
机构地区 安徽大学数学科学学院
出处 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2010年第5期427-430,共4页 Journal of Chongqing Technology and Business University:Natural Science Edition
基金 国家自然科学基金项目(10771001) 安徽省教育厅自然科学基金项目(KJ2009A005Z)
关键词 全局指数稳定性 周期解 混合时滞 LYAPUNOV函数 global exponential stability periodic solution mixed delays Lyapunov function
分类号 O175.13 [理学—数学]
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献34

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共引文献81

同被引文献4

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引证文献1

重庆工商大学学报（自然科学版）
2010年 第5期

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