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Synchronization of Memristor-Based Coupling Recurrent Neural Networks With Time-Varying Delays and Impulses

机译：具有时变时滞和脉冲的基于忆阻器的耦合递归神经网络的同步

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Synchronization of an array of linearly coupled memristor-based recurrent neural networks with impulses and time-varying delays is investigated in this brief. Based on the Lyapunov function method, an extended Halanay differential inequality and a new delay impulsive differential inequality, some sufficient conditions are derived, which depend on impulsive and coupling delays to guarantee the exponential synchronization of the memristor-based recurrent neural networks. Impulses with and without delay and time-varying delay are considered for modeling the coupled neural networks simultaneously, which renders more practical significance of our current research. Finally, numerical simulations are given to verify the effectiveness of the theoretical results.
机译：在本简介中，研究了具有脉冲和时变时延的线性耦合忆阻器递归神经网络阵列的同步。基于Lyapunov函数方法，扩展的Halanay微分不等式和新的时滞脉冲微分不等式，导出了一些足够的条件，这些条件取决于脉冲和耦合时延来保证基于忆阻器的递归神经网络的指数同步。同时对耦合神经网络进行建模时考虑了具有和没有延迟以及随时间变化的延迟的脉冲，这为我们当前的研究提供了更多的实际意义。最后，通过数值模拟验证了理论结果的有效性。

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