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Neural Processing Letters
Erschienen in: Neural Processing Letters 2/2017

04.04.2017

Pseudo-Almost Periodic Solution on Time-Space Scales for a Novel Class of Competitive Neutral-Type Neural Networks with Mixed Time-Varying Delays and Leakage Delays

verfasst von: Adnène Arbi, Jinde Cao

Erschienen in: Neural Processing Letters | Ausgabe 2/2017

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Abstract

A competitive neural network model was proposed to describe the dynamics of cortical maps in which, there exist two memories: long-term and short-term. In this paper, we investigate the existence and the exponential stability of the pseudo-almost periodic solution of a system of equations modeling the dynamics of neutral-type competitive neural networks with mixed delays in the time-space scales for the first time. The mixed delays include time-varying delays and continuously distributed ones. Based on contraction principle and the theory of calculus on time-space scales, some new criteria proving the convergence of all solutions of the networks toward the unique pseudo-almost periodic solution are derived by using the ad-hoc Lyapunov–Krasovskii functional. Finally, numerical example with graphical illustration is given to confirm our main results.
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Metadaten
Titel
Pseudo-Almost Periodic Solution on Time-Space Scales for a Novel Class of Competitive Neutral-Type Neural Networks with Mixed Time-Varying Delays and Leakage Delays
verfasst von
Adnène Arbi
Jinde Cao
Publikationsdatum
04.04.2017
Verlag
Springer US
Erschienen in
Neural Processing Letters / Ausgabe 2/2017
Print ISSN: 1370-4621
Elektronische ISSN: 1573-773X
DOI
https://doi.org/10.1007/s11063-017-9620-8

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