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Neural Processing Letters
Erschienen in: Neural Processing Letters 1/2018

08.06.2017

Delta-Differentiable Weighted Pseudo-Almost Automorphicity on Time–Space Scales for a Novel Class of High-Order Competitive Neural Networks with WPAA Coefficients and Mixed Delays

verfasst von: Adnène Arbi, Ahmed Alsaedi, Jinde Cao

Erschienen in: Neural Processing Letters | Ausgabe 1/2018

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Abstract

In this paper, we consider a novel class of high-order competitive neural networks with mixed delays. Different from the previous literature, we study the existence and exponential stability of weighted pseudo-almost automorphic on time–space scales solutions for the suggested system. Our method is mainly based on the Banach’s fixed point theorem, the theory of calculus on time scales and the Lyapunov–Krasovskii functional method. Moreover, a numerical example is given to show the effectiveness of the main results.
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Metadaten
Titel
Delta-Differentiable Weighted Pseudo-Almost Automorphicity on Time–Space Scales for a Novel Class of High-Order Competitive Neural Networks with WPAA Coefficients and Mixed Delays
verfasst von
Adnène Arbi
Ahmed Alsaedi
Jinde Cao
Publikationsdatum
08.06.2017
Verlag
Springer US
Erschienen in
Neural Processing Letters / Ausgabe 1/2018
Print ISSN: 1370-4621
Elektronische ISSN: 1573-773X
DOI
https://doi.org/10.1007/s11063-017-9645-z

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