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研究了具有时变滞CG(Cohen-Grossberg)神经网络的鲁棒指数稳定性问题.不考虑激励函数的有界性、可微性以及连结矩阵的对称性,仅仅需要放大函数di(x)满足0≤μi≤di(x)≤ρi;行为函数ci是连续的且存在一个常数γi>0,使得(ci(x)-ci(y))/(x-y)≥γi>0;激励函数是Lipschitz连续的.采用微分不等式和Lyapunov方法,对平衡点的存在性、惟一性和指数稳定性得出一些充分条件.和先前的一些同类文章得出的结果相比较,本文的结果是有所改进和提高. 相似文献
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