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Globally Exponential Stability and Globally Power Stability of Quaternion-Valued Neural Networks With Discrete and Distributed Delays

机译：具有离散和分布式延迟的四元值神经网络的全球指数稳定性和全球功率稳定性

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This paper investigates the stability of a class of quaternion-valued neural networks (QVNNs) with discrete and distributed delays. By decomposing the QVNN and forming an equivalent real-valued vector-matrix differential equation (RVVDE), based on the Lyapunov theory and some matrix inequalities, some sufficient conditions are derived to ensure the existence and uniqueness, the globally exponential stability and the globally power stability of the equilibrium of RVVDE. These conditions also apply to the QVNN. Two numerical examples are given to show the advantage and the effectiveness of the main results.
机译：本文调查了一类四元数值神经网络（QVNNS）的稳定性，具有离散和分布式延迟。通过分解QVNN并形成基于Lyapunov理论和一些矩阵不等式的等效实值的载体矩阵微分方程（RVVDE），得到一些充分的条件，以确保存在和唯一性，全球指数稳定性和全球电力RVVDE平衡的稳定性。这些条件也适用于QVNN。给出了两个数值例子来显示主要结果的优点和有效性。

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