Global exponential periodicity of a class of recurrent neural networks with oscillating parameters and time-varying delays

Boshan Chen, Jun Wang

Результат исследований: Вклад в журналСтатьярецензирование

39 Цитирования (Scopus)

Аннотация

In this paper, we present the analytical results on the global exponential periodicity of a class of recurrent neural networks with oscillating parameters and time-varying delays. Sufficient conditions are derived for ascertaining the existence, uniqueness and global exponential periodicity of the oscillatory solution of such recurrent neural networks by using the comparison principle and mixed monotone operator method. The periodicity results extend or improve existing stability results for the class of recurrent neural networks with and without time delays.

Язык оригиналаАнглийский
Страницы (с-по)1440-1448
Число страниц9
ЖурналIEEE Transactions on Neural Networks
Том16
Номер выпуска6
DOI
СостояниеОпубликовано - нояб. 2005
Опубликовано для внешнего пользованияДа

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Global exponential periodicity of a class of recurrent neural networks with oscillating parameters and time-varying delays». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать