Global Exponential Stability of a Unique Almost Periodic Solution for Neutral-Type Cohen-Grossberg Neural Networks with Time Delays

独特性 指数稳定性 数学 类型(生物学) 人工神经网络 理论(学习稳定性) 应用数学 控制理论(社会学) 固定点 李雅普诺夫函数 指数函数 不动点定理 数学分析 计算机科学 物理 非线性系统 人工智能 生态学 控制(管理) 量子力学 机器学习 生物
作者
Yongzhi Liao,Wenquan Wu,Tianwei Zhang
出处
期刊:Mathematical Problems in Engineering [Hindawi Limited]
卷期号:2013: 1-10 被引量:2
标识
DOI:10.1155/2013/574356
摘要

This paper is concerned with the problem of the existence, uniqueness, and global exponential stability of almost periodic solution for neutral-type Cohen-Grossberg neural networks with time delays. Based on fixed point theory and Lyapunov functional, several sufficient conditions are established for the existence, uniqueness, and global exponential stability of almost periodic solution for the above system. Finally, an example and numerical simulations are given to illustrate the feasibility and effectiveness of our main results.
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