具有混合时滞和React扩散项的脉冲模糊Cohen Grossberg神经网络的全局指数稳定性

本文涉及一类具有混合时滞和React扩散的脉冲模糊Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性问题。 混合延迟包括时变延迟和连续分布的延迟。 基于Lyapunov方法,Poincare积分不等式和线性矩阵不等式(LMI)方法,我们发现了一些新的充分条件,可以确保混合时滞和React扩散的脉冲模糊Cohen-Grossberg神经网络平衡点的全局指数稳定性。条款。 这些全局指数稳定性条件取决于React扩散项和时间延迟。 与现有的足够稳定性条件相比,本文提出的结果不那么保守。 最后,通过实例说明了理论结果的有效性和优越性。