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23-04-2016 | Original Article | Issue 5/2017

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 5/2017

Anti-periodic solutions for cellular neural networks with oscillating coefficients in leakage terms

Journal:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics > Issue 5/2017
Author:
Qiyuan Zhou
Important notes
This work was supported by the Natural Scientific Research Fund of Hunan Provincial of China (Grant Nos. 2016JJ6103, 2016JJ6104), and the Construction Program of the Key Discipline in Hunan University of Arts and Science-Applied Mathematics.

Abstract

This paper is concerned with the anti-periodic solutions for a class of cellular neural network model with oscillating coefficients in leakage terms. By applying contraction mapping fixed point theorem and differential inequality techniques, we establish some sufficient conditions to guarantee the existence and exponential stability of anti-periodic solutions for this model, which improve and supplement existing ones. Moreover, an example and its numerical simulations are given to support the theoretical results.

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