一类时滞递归神经网络模型的周期振动性

利用线性矩阵不等式方法,研究一类5个神经元时滞递归神经网络模型的周期振动性,得出保证系统存在周期振动性的一组充分条件,理论分析和数值仿真显示,所得结果为一类5个神经元时滞递归神经网络模型提供了新的振动性判定准则.     

脉冲时滞神经网络的周期解

讨论了一类脉冲周期时滞神经网络的周期解的存在性. 通过将脉冲积分不等式及脉冲型Hale-Yoshizawa 型定理应用于脉冲时滞神经网络模型,得到了有关解的一致有界性、一致最终有界性及周期解的存在性的新的判据.     

时滞的周期神经网络模型周期解的存在性

研究具有离散时滞和分布时滞的周期神经网络模型的动力学．利用Mawhin连续定理以及拓扑度理论，证明了在一定条件下该周期神经网络系统周期解的存在性．     

混合时滞Cohen—grossberg神经网络周期解的存在性

利用重合度理论及一些不等式的技巧讨论了混合时滞Cohen-grossberg神经网络周期解的存在性,给出了周期解存在性的充分条件.     

一类具变和无界时滞的神经网络的反周期解

研究一类具变和无界时滞的神经网络模型,获得了该类神经网络的反周期解存在性和指数稳定性的充分条件.     

新型Hopfield神经网络概周期解的全局指数稳定

基于生物学方面的最近研究成果,本文提出一种具有动态突触和不同时间尺度的新型Hopfie!d时滞神经网络,并用不动点定理、常数变易法及不等式技巧等讨论该神经网络在常时滞和变时滞两种情况下概周期解的存在唯一性和全局指数稳定吸引性．     

新型Hopfield神经网络概周期解的全局指数稳定

基于生物学方面的最近研究成果,本文提出一种具有动态突触和不同时间尺度的新型Hopfie!d时滞神经网络,并用不动点定理、常数变易法及不等式技巧等讨论该神经网络在常时滞和变时滞两种情况下概周期解的存在唯一性和全局指数稳定吸引性．     

无穷时滞生物系统非常数周期解的存在性

讨论了一类有无穷时滞的生态系统,当条件(k)成立时,给出解的振动性条件,若核是弱时滞的,则证明了非常数周期解的存在性.     

变系数时滞脉冲方程周期解的指数稳定性研究

神经网络属于复杂网络,因其可以描述各种真实的系统受到了大量学者的研究,而稳定性一直是复杂网络的重要问题,研究了一类脉冲神经网络的指数稳定性;建立一个含有分布时滞和脉冲的变系数广义 Halanay 不等式,它有 3 个特点:含有脉冲,可以用来证明不连续系统的稳定性;系数为变系数,对不等式 的系数要求更为宽松,应用更加广泛;时滞为分布时滞;利用新建立的广义 Halanay 不等式,结合 Banach 不动点理论,建立简单的 Lyapunov 函数,得到了使脉冲神经网络周期解的存在性和指数稳定性的充分条件,说明了在满足条件时,脉冲时滞神经网络存在惟一周期解,并且周期解指数稳定。     

具有时滞的高维网络系统的周期解

应用特征根方法分析一个具有时滞的高维环状神经网络周期解的线性稳定性,得到了从平凡解分岔周期解的局部存在性,并提出一种有效的数值方法寻找系统的周期解,通过计算Floquet乘子从数值上确定了周期解的稳定性,从而给出一种新的时滞方程周期解稳定性的判据。