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09.08.2017 | Original Article | Ausgabe 6/2019

Neural Computing and Applications 6/2019

Exponential stability analysis for delayed complex-valued memristor-based recurrent neural networks

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 6/2019
Autoren:
Ziye Zhang, Xiaoping Liu, Chong Lin, Shaowei Zhou

Abstract

The exponential stability problem for complex-valued memristor-based recurrent neural networks (CVMRNNs) with time delays is studied in this paper. As an extension of real-valued memristor-based recurrent neural networks, CVMRNNs can be separated into real and imaginary parts and an equivalent real-valued system is formed. By constructing a novel Lyapunov function, a new sufficient condition to guarantee the existence, uniqueness, and global exponential stability of the equilibrium point for complex-valued systems is given in terms of M-matrix. The effectiveness of the theoretical result is shown by two numerical examples.

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