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首页> 外文期刊>Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on >Global Exponential Stability for Complex-Valued Recurrent Neural Networks With Asynchronous Time Delays
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Global Exponential Stability for Complex-Valued Recurrent Neural Networks With Asynchronous Time Delays

机译：具有异步时滞的复值递归神经网络的全局指数稳定性

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In this paper, we investigate the global exponential stability for complex-valued recurrent neural networks with asynchronous time delays by decomposing complex-valued networks to real and imaginary parts and construct an equivalent real-valued system. The network model is described by a continuous-time equation. There are two main differences of this paper with previous works: 1) time delays can be asynchronous, i.e., delays between different nodes are different, which make our model more general and 2) we prove the exponential convergence directly, while the existence and uniqueness of the equilibrium point is just a direct consequence of the exponential convergence. Using three generalized norms, we present some sufficient conditions for the uniqueness and global exponential stability of the equilibrium point for delayed complex-valued neural networks. These conditions in our results are less restrictive because of our consideration of the excitatory and inhibitory effects between neurons; so previous works of other researchers can be extended. Finally, some numerical simulations are given to demonstrate the correctness of our obtained results.
机译：在本文中，我们通过将复杂值网络分解为实部和虚部，并构造等效的实值系统，研究了具有异步时间延迟的复杂值循环神经网络的全局指数稳定性。网络模型由连续时间方程式描述。本文与以前的工作有两个主要区别：1）时间延迟可以是异步的，即不同节点之间的延迟是不同的，这使我们的模型更通用； 2）我们直接证明了指数收敛性，而存在性和唯一性平衡点的正好只是指数收敛的直接结果。使用三个广义范数，我们为延迟的复数值神经网络的平衡点的唯一性和全局指数稳定性提供了一些充分的条件。由于我们考虑了神经元之间的兴奋性和抑制性作用，因此我们研究结果中的这些条件限制较少。因此可以扩展其他研究人员的先前著作。最后，给出了一些数值模拟来证明我们所获得结果的正确性。

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