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Neural Processing Letters

Erschienen in:

01.02.2016

Exponential Convergence for HCNNs with Oscillating Coefficients in Leakage Terms

verfasst von: Ani Jiang

Erschienen in: Neural Processing Letters | Ausgabe 1/2016

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The paper is concerned with the exponential convergence for a class of high-order cellular neural networks with oscillating coefficients in leakage terms. By employing the differential inequality techniques, we establish a novel result to ensure that all solutions of the addressed system converge exponentially to zero vector. Our approach handles particular cases which were not considered in some early relevant results. An example along with its numerical simulation is presented to demonstrate the validity of the proposed result.

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Titel: Exponential Convergence for HCNNs with Oscillating Coefficients in Leakage Terms
verfasst von: Ani Jiang
Publikationsdatum: 01.02.2016
Verlag: Springer US
Erschienen in: Neural Processing Letters / Ausgabe 1/2016
Print ISSN: 1370-4621
Elektronische ISSN: 1573-773X
DOI: https://doi.org/10.1007/s11063-015-9418-5

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