时标上切换系统在异步切换下的稳定性分析

研究在异步切换控制下时标上时滞切换系统的全局一致指数型稳定性问题。基于时标上的微积分理论,通过构建分段李雅普诺夫函数和利用平均驻定时间方法,使系统在时标上达到全局一致指数型稳定。给出数值模拟,验证所得结果的可行性。     

时标上具有离散时滞的Wilson-Cowan网络同步

在时标上微积分理论的基础上研究了具有离散时滞的Wilson-Cowan网络的全局指数型同步。通过构造Lyapunov函数,运用线性矩阵不等式和Kronecker积运算等方法,得到了时标上具有离散时滞的Wilson-Cowan网络全局指数型同步的充分条件,即当系统满足定理1中的线性矩阵不等式时可达到全局指数型同步。     

时标上带有多重时滞的BAM神经网络的反周期解的存在性和指数稳定性

利用压缩映射原理及时标上的Gronwall不等式理论得到了时标T上带有时滞的BAM神经网络的反周期解的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.     

hZ时标上带有限分布时滞的集群行为的动力学研究

研究了hZ时标上包含有限分布时滞的基于吸引/排斥函数的群聚模型.基于Lyapunov稳定性方法和时标理论,研究了集群的稳定性,证明了所有个体在有限时间会聚集到一个有限区域.最后,给出了一些模拟结果来验证结果的有效性.     

时标上带有两个功能反应函数的一类捕食者-食饵模型的正周期解

研究在时标上的一类带有两个功能反应函数与时滞的捕食者-食饵模型,通过运用叠合度定理,证明正周期解的存在性。     

一类时标上时滞动力方程的全局吸引性

研究了一类时标上时滞动力方程的全局吸引性,利用Lyapunov函数方法,得到了时标上新的判定定理,所得定理统一了时滞微分方程与差分方程的相应结果.文章最后给出了一个例子以说明主要定理.     

时标上一类时滞捕食系统周期解的存在性

在时标理论和拓扑度理论基础之上,通过应用重合度理论的连续定理和一些时标上积分不等式技巧,给出了时标上一类具有可变时滞的非自治捕食者-食饵系统周期解存在性的充分条件。取得的结果在生态管理中具有现实意义和应用价值。     

时标上Leakage项变时滞BAM神经网络系统的概周期解

研究了时标上的Leakage项变时滞双向联想记忆(BAM)神经网络系统,给出了其概周期解存在性、唯一性和全局指数稳定性的充分条件。另外还给出了一个例子和数值模拟来说明得到结果的正确性。     

变时标上的指数二分性与不变流形

应用时标和时标上指数二分性的定义研究线性系统指数二分性在变时标下的粗糙度问题, 给出了扰动系统在不同时标上稳定流形和不稳定流形的关系.     

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．     

脉冲时滞Cohen-grossberg神经网络的指数稳定性

分析了脉冲时滞Cohen-Grossberg神经网络的平衡点的存在唯一性及全局指数稳定性.利用Liapunov函数方法和同胚映射理论,结合积分不等式技巧,得到了保证脉冲时滞Cohen-Grossberg神经网络全局指数稳定性的一个新的充分判据.所得判据改进了前人的结果.     

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.     

一类中立型神经网络概周期解的存在性及稳定性

研究一类具有分布和时变时滞的中立型神经网络的概周期解.利用Banach空间中的不动点定理以及相关分析技巧,得到了概周期解的存在性、唯一性及稳定性的新结果.最后通过实例验证了所得结果的有效性.     

具有限分布时滞的模糊BAM神经网络模型概周期解的存在性及指数稳定性

利用指数二分法和不动点定理,得到了含有限分布时滞的模糊BAM细胞神经网络概周期解存在性的充分条件,通过构造李雅普诺夫函数和Yang不等式,得到了概周期解的全局指数稳定性.     

具分布时滞BAM神经网络周期解的存在性和指数稳定性

利用重合度理论中的延拓定理和一些分析技巧,获得了具分布时滞的双向联想记忆(BAM)神经网络模型周期解的存在性、唯一性和全局指数稳定的新结论.     

具有混合时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的稳定性分析

研究了均方意义下的具有时变时滞与分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性,利用It微分公式和Lyapunov泛函,得到了一个关于其指数稳定时滞无关的充分条件.具体实施方法是运用It微分公式沿所考虑的神经网络对构造的Lyapunov泛函进行微分,得到了系统稳定的代数判据.最后,通过一个数学样例说明了所得结论的有效性.目前文献尚未见同时具有时变时滞与分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性的相应结果,由于Cohen-Grossberg神经网络更具有代表性,其研究意义与应用前景不言而喻.     

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.     

带时滞的脉冲二阶Hopfield神经网络的周期解全局指数稳定性

利用重合度理论和构造Lyapunov泛函，得到了带时滞的脉冲二阶Hopfield神经网络的周期解全局稳定性充分性条件．     

论变时滞高阶细胞神经网络模型的反周期解

研究了具有变时滞的高阶细胞神经网络模型,得到了其反周期解存在性和指数稳定性的一类新的充分条件,并通过数值仿真图对实例进行了直观地说明。