具有时变时滞和时滞脉冲的不确定脉冲神经网络的鲁棒指数稳定性

本文考虑了具有时变时滞和时滞脉冲的不确定脉冲神经网络的鲁棒指数稳定性。 假设所考虑的脉冲神经网络具有范数界参数不确定性和时变延迟,并且脉冲上的状态变量可能与时变延迟有关。 通过将Lyapunov函数与Razumikhin技术一起使用或与微分不等式一起使用,提供了一些新的鲁棒指数稳定性准则。 还提供了一些示例及其仿真,包括现有结果无法解决其稳定性的示例,以说明所获得结果的有效性和优势。