时标上具时滞的BAM神经网络系统的反周期解的存在性与稳定性

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本文中,利用重合度理论,我们研究了如下时标上具时滞的BAM神经网络系统的反周期解的存在性和渐近稳定性   x△i(t)=-ai(t)ei(xi(t))+m∑j=1cji(t)fi(yj)(t-Tji)+Ii(t), i=1,2,…,n,(0.0.1)y△j(t)=-bj(t)hj(yj(t))+n∑i=1dij(t)gi(xi)(t-δij)+Jj(t),j=1,2,…,m,   其中,t∈(T),(T)是一个周期时标;xi(t),yj(t)是第i个神经元在神经域Fx和第j个神经元在神经域Fy上的状态,ai(t),bj(t)分别是神经元控制次数,cji(t),dij(t)是神经元之间的相互连接权重,Tji,δij是信号传输时滞,fj,gi是神经元激活函数,Ii(t),Jj(t)分别是神经元的外部输入函数.最后,我们举例说明所得结果的可行性。
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