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Stability analysis for neural networks with inverse Lipschitzian neuron activations and impulses

机译：具有反向Lipschitzian神经元激活和脉冲的神经网络的稳定性分析

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In this paper, a new concept called α-inverse Lipschitz function is introduced. Based on the topological degree theory and Lyapunov functional method, we investigate global convergence for a novel class of neural networks with impulses where the neuron activations belong to the class of α-inverse Lipschitz functions. Some sufficient conditions are derived which ensure the existence, and global exponential stability of the equilibrium point of neural networks. Furthermore, we give two results which are used to check the stability of uncertain neural networks. Finally, two numerical examples are given to demonstrate the effectiveness of results obtained in this paper.
机译：本文介绍了一个新的概念，称为α逆Lipschitz函数。基于拓扑度理论和Lyapunov函数方法，我们研究了一类新的带脉冲神经网络的全局收敛性，其中神经元激活属于α逆Lipschitz函数类。导出了一些条件，这些条件确保了神经网络平衡点的存在和全局指数稳定性。此外，我们给出了两个结果，用于检查不确定神经网络的稳定性。最后，给出了两个数值例子，以证明本文结果的有效性。

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