Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性

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运用压缩映像原理研究了Cohen-Grossberg神经网络全局指数稳定的平凡解的存在性.值得一提的是,这是第一次用压缩映像原理证明Cohen-Grossberg神经网络的稳定性,而以前相关文献多用Leray-Schauder不动点原理.最后给出一个数值实例有力地证明了所获稳定性判据的有效性. The existence of the trivial solution to global exponential stability of Cohen-Grossberg neural networks is studied by using the principle of contraction mapping. It is worth mentioning that this is the first time that the stability of Cohen-Grossberg neural networks is proved by the principle of contraction mapping. More Leray-Schauder fixed point principle is used. Finally, a numerical example is given to prove the validity of the obtained stability criterion.
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