Connexion
S'inscrire
Réinitialiser le mot de passe
Publier & Distribuer
Solutions d'édition
Solutions de distribution
Thèmes
Architecture et design
Arts
Business et économie
Chimie
Chimie industrielle
Droit
Géosciences
Histoire
Informatique
Ingénierie
Intérêt général
Linguistique et sémiotique
Littérature
Mathématiques
Musique
Médecine
Pharmacie
Philosophie
Physique
Sciences bibliothécaires et de l'information, études du livre
Sciences des matériaux
Sciences du vivant
Sciences sociales
Sport et loisirs
Théologie et religion
Études classiques et du Proche-Orient ancient
Études culturelles
Études juives
Publications
Journaux
Livres
Comptes-rendus
Éditeurs
Blog
Contact
Chercher
EUR
USD
GBP
Français
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Panier
Home
Journaux
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Édition 30 (2020): Edition 1 (March 2020)
Accès libre
Anti–Periodic Solutions for Clifford–Valued High–Order Hopfield Neural Networks with State–Dependent and Leakage Delays
Nina Huo
Nina Huo
,
Bing Li
Bing Li
et
Yongkun Li
Yongkun Li
| 03 avr. 2020
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Édition 30 (2020): Edition 1 (March 2020)
À propos de cet article
Article précédent
Article suivant
Résumé
Références
Auteurs
Articles dans cette édition
Aperçu
PDF
Citez
Partagez
Publié en ligne:
03 avr. 2020
Pages:
83 - 98
Reçu:
14 mars 2019
Accepté:
18 oct. 2019
DOI:
https://doi.org/10.34768/amcs-2020-0007
Mots clés
Clifford-valued high-order Hopfield neural network
,
anti-periodic solution
,
coincidence degree
,
time-varying delay
© 2020 Nina Huo et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 License.
Nina Huo
Department of Mathematics, Yunnan University
Yunnan, China
Bing Li
School of Mathematics and Computer Science Yunnan Nationalities University
Yunnan, China
Yongkun Li
Department of Mathematics, Yunnan University
Yunnan, China