带有变时滞的细胞神经网络模型概周期解的存在性和全局指数稳定性

应用不动点理论研究了如下的具有变时滞的细胞神经网络模型其中xi（t）（i=1，2，…，n）是神经细胞的状态；n是细胞的数量；B（t）=（bij（t）max连续的矩阵函数，I（t）=（I1（t），I2（t）…，In（t））r是连续的概周期函数，f（x）=（f1（x1），f2（x2），…，fn（xn））r是细胞活动函数，A（t）=diag（a1（t），a2（t）…，an（t）），并且a1（t）〉0，（i=1，2，…，n），时滞0≤τ1（t）≤τ（i=1，2，…，n）是有界函数，得出了其概周期解得存在性和全局指数稳定性的充分条件。

Existence and Global Exponential Stability of Almost Periodic Solution of Cellular Neural Networks with Variable Delays

By using fixed point theorem, some sufficient conditions are Obtained for the existence and globally exponential stability of a unique almost periodic solution of a class of neural networks with variable time delays as following form：
where xi（t）（i=1,2,…,n） is the state of neuron, andn is the number ofneurons;B（t）=（bij（t）max and C=（cij（t））max, are connection matrix functions, I（t）=（I1（t）,I2（t）…,In（t））r is continuously almost periodic functions , f（x）=（f1（x1）,f2（x2）,…,fn（xn））r is the activation fimetion of the neurons, A（t）=diag（a1（t）,a2（t）…,an（t））,witha1（t）〉0,（i=1,2,…,n）, The delays 0≤τ1（t）≤τ（i=1,2,…,n） are bounded functions.