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Self-excitation of neurons leads to multiperiodicity of discrete-time neural networks with distributed delays

Science China(Information Sciences) 2011年第2期54卷 305-317页

作者： SANNAY Mohamad Department of Mathematics Faculty of Science Universiti Brunei Darussalam

In this paper, we investigate the interesting multiperiodicity of discrete-time neural networks with excitatory self-connections and distributed delays. Due to self-excitation of neurons, we construct 2N close regions in state space for N-dimensional networks and attain the coexistence of 2N periodic sequence solutions in these close regions. Meanwhile we estimate exponential attracting domain for each periodic sequence solution and apply our results to discrete-time analogues of periodic or autonomous neural networks. Under self-excitation of neurons, numerical simulations are performed to illustrate the effectiveness of our results.

关键词： self-excitation multiperiodicity discrete-time neural networks distributed delays

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