Anti-periodicity on high-order inertial Hopfield neural networks involving mixed delays

Autor:	Luogen Yao, Qian Cao
Jazyk:	angličtina
Rok vydání:	2020
Předmět:	High-order inertial neural networks Anti-periodic solution Global exponential stability Mixed delay Mathematics QA1-939
Zdroj:	Journal of Inequalities and Applications, Vol 2020, Iss 1, Pp 1-22 (2020)
Druh dokumentu:	article
ISSN:	1029-242X
DOI:	10.1186/s13660-020-02444-3
Popis:	Abstract This paper deals with a class of high-order inertial Hopfield neural networks involving mixed delays. Utilizing differential inequality techniques and the Lyapunov function method, we obtain a sufficient assertion to ensure the existence and global exponential stability of anti-periodic solutions of the proposed networks. Moreover, an example with a numerical simulation is furnished to illustrate the effectiveness and feasibility of the theoretical results.
Databáze:	Directory of Open Access Journals
Externí odkaz:	https://doaj.org/article/bba050ddd7274002b9892684e2cb5772 Zobrazit plný text záznamu View record in DOAJ Plný text ve formátu PDF Plný text ve formátu HTML
Nepřihlášeným uživatelům se plný text nezobrazuje	K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.