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Neural Processing Letters
Erschienen in: Neural Processing Letters 2/2014

01.04.2014

New Results on Exponential Convergence for HRNNs with Continuously Distributed Delays in the Leakage Terms

verfasst von: Yuehua Yu, Weidong Jiao

Erschienen in: Neural Processing Letters | Ausgabe 2/2014

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Abstract

This paper concerns with exponential convergence for a class of high-order recurrent neural networks with continuously distributed delays in the leakage terms. Without assuming the boundedness on the activation functions, some sufficient conditions are derived to ensure that all solutions of the networks converge exponentially to the zero point by using Lyapunov functional method and differential inequality techniques, which correct some recent results of Chen and Yang (Neural Comput Appl. doi:10.​1007/​s00521-012-1172-2, 2012). Moreover, we propose a new approach to prove the exponential convergence of HRNNs with continuously distributed leakage delays.
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Metadaten
Titel
New Results on Exponential Convergence for HRNNs with Continuously Distributed Delays in the Leakage Terms
verfasst von
Yuehua Yu
Weidong Jiao
Publikationsdatum
01.04.2014
Verlag
Springer US
Erschienen in
Neural Processing Letters / Ausgabe 2/2014
Print ISSN: 1370-4621
Elektronische ISSN: 1573-773X
DOI
https://doi.org/10.1007/s11063-013-9296-7

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