Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Hopfield neural network" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Anti-periodic solutions for Clifford-valued high-order Hopfield neural networks with state-dependent and leakage delays
Autorzy:
Huo, Nina
Li, Bing
Li, Yongkun
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330171.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
Hopfield neural network
anti-periodic solution
coincidence degree
time-varying delay
sieć neuronowa Hopfielda
stopień koincydencji
opóźnienie czasowo zależne
Opis:
A class of Clifford-valued high-order Hopfield neural networks (HHNNs) with state-dependent and leakage delays is considered. First, by using a continuation theorem of coincidence degree theory and the Wirtinger inequality, we obtain the existence of anti-periodic solutions of the networks considered. Then, by using the proof by contradiction, we obtain the global exponential stability of the anti-periodic solutions. Finally, two numerical examples are given to illustrate the feasibility of our results.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2020, 30, 1; 83-98
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Stability analysis of high-order Hopfield-type neural networks based on a new impulsive differential inequality
Autorzy:
Liu, Y.
Yang, R.
Lu, J.
Wu, B.
Cai, X.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330348.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
impulsive differential inequality
globally exponential stability
high order Hopfield type neural network
nierówność różniczkowa
stabilność wykładnicza
sieć neuronowa Hopfielda
Opis:
This paper is devoted to studying the globally exponential stability of impulsive high-order Hopfield-type neural networks with time-varying delays. In the process of impulsive effect, nonlinear and delayed factors are simultaneously considered. A new impulsive differential inequality is derived based on the Lyapunov–Razumikhin method and some novel stability criteria are then given. These conditions, ensuring the global exponential stability, are simpler and less conservative than some of the previous results. Finally, two numerical examples are given to illustrate the advantages of the obtained results.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2013, 23, 1; 201-211
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies