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Exponential stability and periodic solution for fuzzy bam neural networks with time varying delays

Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities) 2009年第2期24卷 157-166页

作者： XIANG Hong-jun WANG Jin-hua Department of Mathematics, Xiangnan University, Chenzhou 423000, China Department of Mathematics Xiangnan University Chenzhou 423000 China

In this paper, a class of fuzzy bam neural networks with time varying delays is discussed. By using the properties of M-matrix, Linear Matrix Inequality（LMI） approach and general Lyapunov-Krasovskii functional, some new sufficient conditions are derived to ensure the existence of periodic solutions and the global exponential stability of the fuzzy bam neural networks with time varying delays. These results have important significance in the design of global exponential stable bam networks with delays. Moreover, an example is given to illustrate that the conditions of the results in the paper are feasible.

关键词： fuzzy bam neural network periodic solution exponential stability linear matrix inequality(LMI) Lyapunov-Krasovskii functional

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