具有第Ⅳ类功能反应函数的捕食系统

研究了具有时滞和第Ⅳ类功能性反应函数的捕食与被捕食种群模型.首先,求得系统的平衡点.其次,以非零边界平衡点为研究对象,在时滞等于零和不等于零的情形下通过对特征方程根的讨论和构造合适的Lyapunov函数,分析了非零边界平衡点的局部渐近稳定性和全局渐近稳定性;以正平衡点为研究对象,在时滞等于零时,分析了局部渐近稳定性和全局渐近稳定性,在时滞不等于零时,证明了正平衡点的局部渐近稳定性,以及由于时滞的变化,当时滞通过临界值时Hopf分支的存在性.最后,运用数值模拟验证本文的结论.     

具时滞细胞神经网络周期解的全局渐近稳定性

讨论一类具时滞细胞神经网络周期解的全局渐近稳定性.通过构造合适的Lyapunov泛函及应用Barbalat引理,得到了具时滞细胞神经网络周期解的全局渐近稳定性的新的充分条件.最后通过数值算例及仿真证明了所得结论的有效性.     

基于LMI的随机时滞神经网络的全局渐近稳定性分析

研究了一类时变时滞与分布时滞的随机神经网络模型的全局渐近稳定性,该模型考虑了神经网络的随机扰动性.通过构造适当的Lyapunov泛函,以线性矩阵不等式的形式给出了系统全局渐近稳定的充分条件.最后,数值算例说明了结果的正确性.     

关于时滞神经网络的全局渐近稳定性

本文讨论了一类时滞神经网络中有关平衡点的全局渐近稳定性的问题.用比较原理和Lyapunov泛函方法,导出了该类神经网络全局渐近稳定性的充分条件.     

时滞Hopfield神经网络的稳定性研究

本文讨论了具有离散时滞和具有连续分布时滞的Hopfield 神经网络微分系统平衡点的全局渐近稳定性.去掉了有关文献中关于fi在R上有界性,可微性的条件,给出了更弱、实用性较强的判定平衡点的存在唯一性及全局渐近稳定性的条件.     

一类具比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性

研究一类具多比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性.首先应用Brouwer不动点定理证明该系统平衡点的存在性,其次根据矩阵谱半径理论证明该系统平衡点的唯一性,然后通过构造合适的Lyapunov泛函及运用不等式的分析技巧,与Barbalat引理相结合,讨论该系统平衡点的全局渐近稳定性,并得到该系统全局渐近稳定的时滞无关和时滞相关的2个新的充分条件,最后给出数值算例及仿真结果验证所得结论的正确性.     

多时滞和分布时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性

应用Young不等式技术和构造适当的Lyapunov函数,研究了同时具有多时变时滞和分布时滞的细胞神经网络的全局渐近稳定性问题.得出了时滞细胞神经网络的平衡点全局渐近稳定的几个充分判据.与现有一些文献中的结果相比,所得到的这些判据具有保守性小,适用范围宽等特点.仿真示例验证了所得结果的有效性.     

具时滞离散和分布BAM神经网络的全局渐近稳定性

研究一类同时具离散时滞和分布时滞的BAM(bidirectional associative memory)神经网络平衡点的全局渐近稳定性问题.所给BAM模型对激活函数做了扇形非线性条件假设,利用M矩阵理论,通过构造新的LyapLlnov函数并利用一些分析技巧,获得具时滞离散和分布BAM神经网络的全局渐近稳定性的充分条件.数值例子说明了所得结果的有效性.     

一类具有时滞的传播系统的渐近稳定性

建立了一类含分布时滞的革新传播系统,研究了分布时滞传播过程的影响,讨论了持久性与正平衡点的存在性和唯一性及其局部与全局的渐近稳定性.证明当分布时滞的核函数取弱核形式时,平衡点是绝对渐近稳定的.     

基于凸组合的一类时变时滞静态神经网络系统全局稳定性分析

研究了一类具有时变时滞的静态神经网络系统的全局渐近稳定性问题,考虑了更多时滞状态变量的信息,构造新的增广Lyapunov-Krasovskii泛函,利用时滞分割技术并结合使用自由权矩阵、Jensen积分不等式,基于凸组合方法获得具有更低保守性的系统时滞相依全局渐近稳定性判定条件,改善了相关文献结果,并以数值实例表明本文结果的有效性.     

关于部分变元渐近稳定性定理的推广

利用Lyapunov函数讨论了微分方程dx/dt=f（t,x）的零解关于部分变元的渐近稳定性,得到关于部分变元的渐近稳定和全局渐近稳定的新的判别准则.     

具有阶段结构的互惠模型解的整体性态

讨论一类具有阶段结构的互惠模型解的整体性态.通过线性化方法和Lyapunov泛函方法分别证明了该模型正平衡点的局部渐近稳定性和全局渐近稳定性.     

关于时滞细胞神经网络全局稳定性的一些注记

首先证明具有时滞的细胞神经网络平衡点的一个存在性定理．然后，利用这定理分别得到该类神经网络的全局渐进稳定性与全局指数稳定性的判据各一个．最后，给出利用所得的新判据判别时滞细胞神经网络的全局稳定的两个例子。     

具有密度制约的两种群食物链模型的稳定性

讨论了一个具有密度制约的两种群食物链模型解的整体存在性和一致有界性,并应用线性化方法和Lyapunov函数方法分析了该模型非负平衡点的局部渐近稳定性和全局渐近稳定性.     

Stability Analysis for Stochastic Delayed High-order Neural Networks

In this paper, the global asymptotic stability analysis problem is considered for a class of stochastic high-order neural networks with tin.delays. Based on a Lyapunov-Krasovskii functional and the stochastic stability analysis theory, several sufficient conditions are derived in order to guarantee the global asymptotic convergence of the equilibtium paint in the mean square. Investigation shows that the addressed stochastic highorder delayed neural networks are globally asymptotically stable in the mean square if there are solutions to some linear matrix inequalities （LMIs）. Hence, the global asymptotic stability of the studied stochastic high-order delayed neural networks can be easily checked by the Matlab LMI toolbox. A numerical example is given to demonstrate the usefulness of the proposed global stability criteria.     

关于自治微分系统零解的稳定性

研究了自治微分系统零解的稳定性及全局渐近稳定性,利用Lyapunov直接方法得到了判定自治微分系统零解稳定、全局渐近稳定及不稳定的一些充分条件,并给出了相关例子.     

具有HollingⅡ类功能反应的三种群食物链扩散模型的稳定性

本文讨论了一个三种群食物链模型解的整体性态．首先,讨论该模型解的整体存在性和一致有界性．接着,应用线性化方法和Lyapunov函数方法证明了该模型正平衡点的局部渐近稳定性和全局渐近稳定性．     

基于矩阵测度的非线性电路平衡点全局渐近稳定的方法研究

提出了一种新的分析非线性电路平衡点全局渐近稳定的方法.这种方法以矩阵测度为工具,结合平衡点的渐进稳定判据,用一个矩阵的HURWITZ条件和矩阵的测度决定平衡点的全局渐近稳定性.与目前该问题所采用的LIYAPUNOV直接法相比,该方法具有无须判断平衡点的唯一性,无需构造LIYAPUNOV函数,直接明了判别方程。     

一类具时滞细胞神经网络的全局一致渐近稳定性

讨论了一类具时滞细胞神经网络平衡点的全局一致渐近稳定性, 通过构造合适的Lyapunov泛函, 得到了三个具时滞细胞神经网络全局一致渐近稳定性的新的充分条件。     

一类非线性系统零解的全局渐近稳定性

利用函数方法,得到了系统■dx/dt=h(y)-F(x)dy/dt=-g(x)p(x,y)的零解全局渐近稳定的两个充分条件。