具有非线性脉冲效应的CohenGrossberg型神经网络的指数同步
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Exponential Synchronization for CohenGrossberg Neural Networks with Nonlinear Impulsive Effects
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    研究了一类具有非线性脉冲效应的CohenGrossberg型神经网络的指数同步,通过李亚普诺夫稳定性理论和一些不等式方法,利用r范数得到了新的指数同步的充分条件;相对于线性脉冲效应文章中的结论,消除了对脉冲获得系数γik∈[-2,0]的限制,适用范围更加广泛一些。

    Abstract:

    In this paper, exponential synchronization for CohenGrossberg neural networks with nonlinear impulsive effects is discussed. By Lyapunov functinoal method and by utilizing inequality techniques, some new and useful sufficient conditions on the exponential synchronization are obtained based on rnorm. Compared with recent years of linear impulsive effects results about neural networks synchronization, our results remove the restrictions of the impulsive gain γik∈ [-2,0], so our results are more general.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

蒲浩, 刘衍民, 黄建文, 罗国旺, 赵爱亮, 王来全.具有非线性脉冲效应的CohenGrossberg型神经网络的指数同步[J].重庆工商大学学报(自然科学版),2016,33(3):1-5
PU Hao, LIU Yanmin, HUANG Jianwen, LUO Guowang,  ZHAO Ailiang, WANG Laiquan. Exponential Synchronization for CohenGrossberg Neural Networks with Nonlinear Impulsive Effects[J]. Journal of Chongqing Technology and Business University(Natural Science Edition),2016,33(3):1-5

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