一类变时延细胞神经网络的全局指数稳定性

讨论了一类具有可变时延的细胞神经网络的平衡点的存在性及全局指数稳定性,利用Brouwer不动点定理和推广的Halanaly时延微分不等式,构造合适的Lyapunov函数,获得了该神经网络全局指数稳定的简单实用的判别条件。一个例子说明了它的应用。     

带有常时滞循环耦合神经网络的全局指数稳定性

讨论了带有常时滞循环耦合神经网络的全局指数稳定性 在讨论过程中通过构造同胚映射论证了该系统平衡点的存在性与唯一性 再通过构造合适的Lyapunov函数论证唯一平衡点是全局指数稳定的 类似于已有的神经网络稳定性方面工作 在神经元的激励函数满足Lipschitz条件且相关系数构成矩阵也满足给定条件下 得到 n 层带有常时滞的神经网络全局指数稳定的动力学性质 所得结果同时也蕴含当神经元的衰减速率足够大时 神经网络是全局指数稳定的     

Hopfield型连续神经网络的全局指数稳定性

本文利用Lyapunov函数方法研究了连续Hopfield型神经网络的指数稳定性问题,得到了平衡点的全局指数稳定性的两个新的充分条件,这两个条件对于神经计算与神经网络设计具有重要的理论意义和应用价值.     

时延细胞神经网络的全局渐近稳定性

通过Lyapunov泛函方法和新的不等式分析技巧,讨论了一类时延细胞神经网络的全局渐近稳定性问题,得到了一个新的充分判据,该判据可用于设计出各种全局稳定的网络。     

可变时延神经网络的全局指数稳定性

利用Lyapunov泛函方法和线性矩阵不等式(LMI)技术,讨论了带有可变时延的神经网络的全局指数稳定性.通过引入一系列参数,给出全局指数稳定的平衡点的充分条件.实例表明给出的充分条件是有效、可行的.     

一类时延细胞神经网络的周期解

引入可调实参数di>0(i=1,2,…,n),通过构造Lyapunov泛函,结合一些分析技巧,对一类时延细胞神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性给出一些新的充分准则.这些准则可用于设计全局指数稳定的和周期振荡的具时滞的神经网络.     

时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性和指数稳定性

利用Brouwer不动点定理,证明了具有变时滞的细胞神经网络模型平衡点的存在性;利用Barbarlet引理、Dini导数与导数之间的关系,构造了一个特殊的Lyapunov函数,表明具有变时滞的细胞神经网络模型存在惟一全局指数平衡点并且全局渐近稳定;在此基础上,通过构造一个新的M-矩阵,利用Halanay时滞微分不等式和M-矩阵的特性,得出:细胞神经网络模型在一定的条件下,在平衡点处,全局指数稳定且与时滞无关.     

时延细胞神经网络的指数稳定性和周期解

研究时延细胞神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性问题 .巧妙地引入可调实参数di>0 (1 ,2 ,… ,n) ,通过构造Lyapunov泛函并结合有效的分析技巧 ,给出新的充分准则 .所得的结果 ,推广和改进已有报道的相关结果 .这些准则可用于设计全局指数稳定的和周期振荡的具时滞的神经网络 ,扩大神经网络设计的范围 .     

Hopfield型连续神经网络的全局指数稳定性

本文利用Lyapunov函数方法研究了连续Hopfield型神经网络的指数稳定性问题,得到了平衡点的全局指数稳定性的两个新的充分条件,这两个条件对于神经计算与神经网络设计具有重要的理论意义和应用价值。     

具有变时滞的细胞神经网络的全局指数稳定性

研究具有可变时滞的细胞神经网络的全局指数稳定性问题,得出了可变时滞的细胞神经网络全局指数稳定性的几个充分条件.在实际应用中,设计验证满足这些条件很方便,甚至无须知道时滞的具体形式.因而具有重要的理论意义和应用价值.