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C1-Almost Periodic Solutions of BAM Neural Networks with Time-Varying Delays on Time Scales

机译:C时标时变时滞的BAM神经网络的1-概周期解

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摘要

On a new type of almost periodic time scales, a class of BAM neural networks is considered. By employing a fixed point theorem and differential inequality techniques, some sufficient conditions ensuring the existence and global exponential stability of C 1-almost periodic solutions for this class of networks with time-varying delays are established. Two examples are given to show the effectiveness of the proposed method and results.
机译:在一种新型的几乎周期性的时间尺度上,考虑了一类BAM神经网络。通过使用不动点定理和微分不等式技术,为时变时滞这类网络建立了一些足以确保C 1 -概周期解的存在性和全局指数稳定性的充分条件。给出两个例子来说明所提方法和结果的有效性。

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