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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 被引量:3

Global exponential stability and Hopf bifurcation of inertial Cohen-Grossberg neural networks with time delays in leakage terms
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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. 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, su-cient condi-tions are obtained for the global exponential stability of the equilibrium. By analyzing the correspond-ing 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.
出处 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2016年第4期428-440,共13页 Applied Mathematics A Journal of Chinese Universities(Ser.A)
基金 国家自然科学基金(11371368 11071254 61305076) 河北省自然科学基金(A2013506012 A2014506015)
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 inertial Cohen-Grossberg neural networks leakage delays Hopf bifurcation global exponential stability
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