کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4946774 | 1439419 | 2016 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Mean-square exponential input-to-state stability of delayed Cohen-Grossberg neural networks with Markovian switching based on vector Lyapunov functions
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper studies the mean-square exponential input-to-state stability of delayed Cohen-Grossberg neural networks with Markovian switching. By using the vector Lyapunov function and property of M-matrix, two generalized Halanay inequalities are established. By means of the generalized Halanay inequalities, sufficient conditions are also obtained, which can ensure the exponential input-to-state stability of delayed Cohen-Grossberg neural networks with Markovian switching. Two numerical examples are given to illustrate the efficiency of the derived results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 84, December 2016, Pages 39-46
Journal: Neural Networks - Volume 84, December 2016, Pages 39-46
نویسندگان
Zhihong Li, Lei Liu, Quanxin Zhu,