![](/images/graphics-bg.png)
Global Exponential Robust Stability of Static Interval Neural Networks with Time Delay in the Leakage Term
المؤلفون المشاركون
المصدر
Journal of Applied Mathematics
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-01-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The stability of a class of static interval neural networks with time delay in the leakage term is investigated.
By using the method of M-matrix and the technique of delay differential inequality, we obtain some sufficient conditions ensuring the global exponential robust stability of the networks.
The results in this paper extend the corresponding conclusions without leakage delay.
An example is given to illustrate the effectiveness of the obtained results.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Guiying& Wang, Linshan. 2014. Global Exponential Robust Stability of Static Interval Neural Networks with Time Delay in the Leakage Term. Journal of Applied Mathematics،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-512570
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Guiying& Wang, Linshan. Global Exponential Robust Stability of Static Interval Neural Networks with Time Delay in the Leakage Term. Journal of Applied Mathematics No. 2014 (2014), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-512570
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Guiying& Wang, Linshan. Global Exponential Robust Stability of Static Interval Neural Networks with Time Delay in the Leakage Term. Journal of Applied Mathematics. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-512570
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-512570
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)