INPUT-TO-STATE CONVERGENCE OF NETWORKS WITH DISTRIBUTED DELAYS ON TIME SCALES

JUAN CHEN; ZHENKUN HUANG; HONGHUA BIN; LICAI CHU

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INPUT-TO-STATE CONVERGENCE OF NETWORKS WITH DISTRIBUTED DELAYS ON TIME SCALES

机译：时间尺度上具有分布延迟的网络的输入状态收敛

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This paper studies the input-to-state convergence (ISC) on time scales for neural networks with distributed delays. By using the time scale calculus theory and constructing appropriate Lyapunov functions, new sufficient conditions on input-to-state convergence of such neural networks on time scales are derived. At last illustrative examples demonstrate the effectiveness of the input-to-state convergence criteria. The new results given are general which unify continuous-time with corresponding discrete-time situations and extend the existing relevant input-to-state convergence results in the literature to cover more general neural networks.

机译：本文研究了具有分布式时延的神经网络在时间尺度上的输入状态收敛（ISC）。通过使用时标演算理论并构建适当的Lyapunov函数，推导了此类神经网络在时标上输入到状态收敛的新的充分条件。最后，举例说明了输入到状态收敛准则的有效性。给出的新结果是通用的，这些新结果将连续时间与相应的离散时间情况统一起来，并扩展了文献中现有的相关输入到状态收敛结果，以覆盖更通用的神经网络。

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来源
《International Journal of Innovative Computing Information and Control》 |2017年第1期|85-94|共10页
作者
JUAN CHEN; ZHENKUN HUANG; HONGHUA BIN; LICAI CHU;
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作者单位

School of Science Jimei University No. 183, Yinjiang Road, Jimei Dist., Xiamen 361021, P. R. China;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Neural networks; Input-to-state convergence; On time scales; Lyapunov functions;

机译：神经网络;输入状态收敛;在时间尺度上;李雅普诺夫函数;

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