一类含n个时滞神经网络模型解的周期振动性

利用分析方法,研究一类含n个时滞神经网络模型解的周期振动性,得出保证系统存在周期振动的一组充分条件,理论分析和数值仿真显示,所得结果为此类时滞神经网络提供了新的振动性判定准则。     

具时滞离散递归神经网络稳定性分析的一种延迟剖分方法

运用延迟剖分的方法,研究了一类具有时滞的非线性离散递归神经网络平衡点的渐进稳定性问题。结合Laypunov-Krasovskii稳定性理论和线性矩阵不等式方法,得到了具时滞非线性离散递归神经网络模型在平衡点渐进稳定的条件;考虑了延迟下界为零时的神经网络在平衡点的稳定性条件。数值仿真验证了结果的有效性。     

S-分布时滞神经网络概周期解的全局渐近稳定性

利用不动点理论和微分不等式技巧研究了S-分布时滞局域递归神经网络模型的概周期解,给出了概周期解存在性和全局渐近稳定性的充分条件。     

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.     

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.     

时标上一类递归神经网络反周期解的存在唯一性与全局指数稳定性

使用重合度方法和M-矩阵理论,得到时标上一类具有脉冲与分布时滞的递归神经网络反周期解的存在唯一性与全局指数稳定的充分条件.最后,通过1个例子说明结论的有效性.     

一类S 分布时滞递归神经网络的全局吸引子

研究了一类S 分布时滞递归神经网络的渐近行为,通过构造一类带有Razuminkhin条件的Lyapunov函数,证明了系统的耗散性。利用算子分解的方法讨论了网络模型的渐近紧性,结合吸引子的理论给出了全局吸引子存在的充分条件。     

一类时滞环状三元神经网络极限环的存在性

本文研究了一类具不连续信号传输函数的环状时滞三元神经网络模型,其中每个神经元都受到两个输入:一个是来自它的下一个神经元的抑制作用,另一个是来自它的上一个神经元的激励作用.利用该系统的对称性和压缩映射原理,对于时滞大于零,我们得到极限环的存在性和吸引的充分条件.     

一类二元神经网络的渐近行为

讨论了一类具自反馈二元时滞神经网络模型的渐近行为.根据信号函数的不连续性,我们将模型转化为几个常微分方程组来考虑,通过对建立的一维映射的迭代规律进行分析,得到了该神经网络模型的收敛性与周期解的存在性,描述了周期解的个数,分析了周期解的吸引性.这些结果对于设计网络模型有着重要意义.     

一类二元神经网络的渐近行为

讨论了一类具自反馈二元时滞神经网络模型的渐近行为．根据信号函数的不连续性,我们将模型转化为几个常微分方程组来考虑,通过对建立的一维映射的迭代规律进行分析,得到了该神经网络模型的收敛性与周期解的存在性,描述了周期解的个数,分析了周期解的吸引性．这些结果对于设计网络模型有着重要意义．