具混合时滞和不连续激励函数的Cohen-Grossberg神经网络周期解的存在性

张孟孟; 赵前进

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具混合时滞和不连续激励函数的Cohen-Grossberg神经网络周期解的存在性

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Cohen-Grossberg神经网络模型在信号处理、最优化问题中有重要应用,对其周期解的研究非常重要。本文利用集值版本的Mawhin重合度定理、M-矩阵理论和微分不等式技巧,研究了一类具有混合时滞和不连续激励函数的Cohen-Grossberg神经网络模型,建立了所研究模型周期解存在的充分条件,改进并推广了有关文献结果。

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来源
《安庆师范大学学报：自然科学版》 |2018年第3期|21-26|共6页
作者
张孟孟; 赵前进;
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作者单位

安徽理工大学数学与大数据学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类偏微分方程;
关键词
Cohen-Grossberg神经网络; 周期解; 集值版本的Mawhin重合度定理; 不连续激励函数;

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