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Exponential stability of artificial neural networks with distributed delays and large impulses

机译：具有分布时滞和大脉冲的人工神经网络的指数稳定性

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This paper illustrates that there is a globally exponentially stable unique equilibrium state in an artificial neural network that is subject to delays distributed over unbounded intervals, and also to large impulses that are not too frequent. The activation functions, which may be unbounded, nondifferentiable and/or nonmonotonic, are assumed to be globally Lipschitz continuous. The stability analysis exploits the method of Lyapunov functions and the technique of Halanay inequalities to derive a family of easily verifiable sufficient conditions for convergence to the unique equilibrium state. The sufficiency conditions, in the norm either parallel to.parallel to(p) where p >= 1 or parallel to.parallel to(infinity), include those that govern the network parameters and the impulse magnitude and frequency. (C) 2007 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：本文说明，在人工神经网络中存在全局指数稳定的唯一平衡状态，该状态会受到分布在无界区间上的延迟的影响，并且还会受到不太频繁的大脉冲的影响。可能无界，不可微和/或非单调的激活函数被假定为全局Lipschitz连续的。稳定性分析利用Lyapunov函数的方法和Halanay不等式的技术来导出一族易于验证的充分条件，以收敛到唯一的平衡状态。在规范中，平行条件平行于（p）平行于（p）= 1或平行于平行于（无穷大），其中的条件包括控制网络参数以及脉冲幅度和频率的条件。 （C）2007 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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