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Stability of Complex-Valued Recurrent Neural Networks With Time-Delays

机译：具有时滞的复值递归神经网络的稳定性

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This brief points out two mistakes in a recently published paper on complex-valued recurrent neural networks (RNNs). Moreover, a new condition for the complex-valued activation function is presented, which is less conservative than the Lipschitz condition that is widely assumed in the literature. Based on the new condition and linear matrix inequality, some new criteria to ensure the existence, uniqueness, and globally asymptotical stability ofthe equilibrium point of complex-valued RNNs with time delays are established. A numerical example is given to illustrate the effectiveness of the theoretical results.
机译：这份摘要指出了最近发表的有关复值递归神经网络（RNN）的论文中的两个错误。此外，提出了一种针对复值激活函数的新条件，该条件比文献中广泛假设的Lipschitz条件要保守一些。基于新的条件和线性矩阵不等式，建立了一些新的准则，以确保具有时滞的复值RNNs平衡点的存在性，唯一性和全局渐近稳定性。数值例子说明了理论结果的有效性。

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