Poisson Stability in Symmetrical Impulsive Shunting Inhibitory Cellular Neural Networks with Generalized Piecewise Constant Argument

2022

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.3390/sym14091754
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In the paper, shunting inhibitory cellular neural networks with impulses and the generalized piecewise constant argument are under discussion. The main modeling novelty is that the impulsive part of the systems is symmetrical to the differential part. Moreover, the model depends not only on the continuous time, but also the generalized piecewise constant argument. The process is subdued to Poisson stable inputs, which cause the new type of recurrent signals. The method of included intervals, recently introduced approach of recurrent motions checking, is effectively utilized. The existence and asymptotic properties of the unique Poisson stable motion are investigated. Simulation examples for results are provided. Finally, comparing impulsive shunting inhibitory cellular neural networks with former neural network models, we discuss the significance of the components of our model.