具有时滞的反应扩散神经网络模型的输入-状态稳定

【目的】研究带有时滞的反应扩散神经网络模型的输入-状态稳定。【方法】首先,建立一类带有时滞的反应扩散神经网络模型,该模型中的神经元激励函数不要求有界,也不要求光滑。然后,利用具有时变输入的时滞微分不等式和矩阵不等式方法。【结果】获得该反应扩散神经网络系统的输入-状态稳定的两个充分条件。【结论】结果改进和推广现有文献的相关工作。
     

三阶段时滞种群生长模型的渐近稳定性

根据种群生长的阶段性,引入时滞建立了一类三阶段结构的时滞种群生长模型：* 利用微分方程稳定性理论分析了系统的零平衡点和正平衡点的局部稳定性。利用有效的Liapunov函数得到零平衡点和正平衡点的全局稳定性：1）当aαe－γτ<(b+a)c时,系统有唯一平衡点E0,且它是局部稳定的;当aαe－γτ>(b+a)c时,E0是不稳定的,此时系统除了E外,还存在唯一正平衡点E*,且它是局部稳定的。2）当αe－γτ≤c,则系统的平衡点E0是全局渐进稳定的,当αe－γτ≥(a+b/a－b)c,a>b,则系统的正平衡点E*是全局渐进稳定的。所得结论对人工控制种群的发展具有一定的指导意义。（注：*处代表公式）
     

一类分数阶BAM神经网络的Mittag-Leffler稳定性

利用解的唯一性定理以及分数阶导数的相关性质,研究了分数阶BAM神经网络的Mittag-Leffler稳定性,并给出了相应的充分性条件,最后通过实例仿真验证了结论的正确性。
     

一类具时滞的SEIQRS计算机病毒模型的稳定性分析

计算机病毒模型;时滞;稳定性 考虑计算机自身特点、用户对计算机病毒防范意识增强、反病毒软件的使用、主动防御能力的局限性、手动查杀病毒需要的时间及对病毒进行隔离处理等因素,提出一类具有时滞的SEIQRS计算机病毒动力学模型。借助于基本再生数理论及线性化模型的特征方程对该模型进行分析,讨论了阈值R0<1时无病平衡点和R0>1时地方病平衡点在时滞τ=0及τ>0的局部稳定性情况。
     

双向联想记忆神经网络的指数输入 - 状态稳定性

研究关于具有多个时滞效应和时变外部输入双向联想记忆神经网络模型的指数输入-状态稳定性分析。首先,建立了双向联想记忆神经网络模型,该模型具有多个时滞效应并且外部输入是时变的。而且模型中非线性神经元激励函数不要求是有界的,也不要求是光滑的。然后给出双向联想记忆神经网络指数输入-状态稳定性的一个定义,利用Lyapunov泛函和线性矩阵不等式－mXTQX+2lXTπY≤l2YTπT(mQ)－1πY和XTY+YTX≤εXTΛX+εYTΛ－1Y的方法,获得含有多时滞效应和时变外部输入的双向联想记忆神经网络模型指数输入-状态稳定性的一个充分条件。
     

解Volterra时滞积分方程的高精度外推算法

考虑Volterra时滞积分方程,证明了方程解的存在唯一性。通过梯形积分公式和中矩形公式离散方程,并通过插值逼近非整数结点,得到了一个数值新算法,其收敛阶达到O(h2), 通过采用外推技术,使收敛阶能提高到O(h3),并给出后验误差估计。最后的数值算例很好地验证了理论结果。
     

具有变时滞的模糊Cohen-Grossberg 型神经网络在有限时间内的控制同步

【目的】研究一类具有变时滞的模糊 Cohen-Grossberg 型神经网络在有限时间内的同步。【方法】使用 Lyapunov 稳定性理论和一些不等式方法,并恰当控制外部输入条件。【结果】得到新的模糊 Cohen-Grossberg 型神经网络在有限时间内同步的充分条件,且驱动系统和响应系统在有限时间内实现同步。【结论】之前的一些关于神经网络的工作,驱动系统和响应系统是在当时间 t →+∞ 实现同步,相比之下本文结论更加高效实用。
     

一类含时滞的奇异微分积分方程的稳定性分析

本文主要讨论一类具有时滞的奇异微分积分方程*。首先，阐述本文研究背景和意义，给出奇异微分积分方程指数稳定、Dini导数和M-矩阵的定义，以及一些必要的数学记号的含义。然后，利用分析技巧和方法并结合M-矩阵的性质，建立一个广义时滞微分积分不等式。最后，借助于建立的广义微分积分不等式，获得了含时滞的奇异微分积分方程零解全局指数稳定的一个充分条件，即当*，那么方程的零解是全局指数稳定的。(注：*表示公式，见正文)
     

一类四阶非线性微分方程的渐近稳定性

假设存在常数h>0,k>0,m>0,ε>0,使得当|y|≤h,|z|≤k,|y|≤m|z|时,函数G(y)具有连续的二阶导数,四阶非线性微分方程 * 的条件下,利用Lyapunov函数构造法,给出了其零解的全局渐近稳定性的充分性准则,所得结果包含并改进了相关文献的结果。（注：*处为公式）
     

二维细胞神经网络的多稳态分析

【目的】通过对二维细胞神经网络的多稳态分析,得到该神经网络的多个平衡点,并得到进一步研究的启发。【方法】为了寻找系统的平衡点的位置和个数,首先根据系统中激活函数的性质,将实数平面划分成9个子区域。【结果】根据系统在每个子区域中是线性,找到系统在每个子区域中非退化平衡点存在的充要条件。【结论】进一步讨论9个平衡点同时存在的充要条件,得出该二维细胞神经网络存在9个非退化平衡点的充要条件。最后讨论了9个平衡点的定性性质,得出其中4个是稳定结点,4个为鞍点,1个为不稳定焦点或结点。
     

一类延迟神经网络的全局渐近稳定性

针对一类能够由中立型变延迟非线性微分方程描述的神经网络模型,通过构造一个Lyapunov-Krasovskii泛函,给出了平衡点惟一性和全局渐近稳定的充分条件.所得到的稳定判据不依赖于时间延迟大小,不要求神经元激励函数的有界性、严格单调性和可微性,只与连接矩阵和延迟的导数项有关,且该稳定判据能够表示成线性矩阵不等式形式,易于求解验证.     

基于LMI方法的时滞神经网络的全局渐近稳定性分析

研究了具有时滞的Hopfield神经网络的平衡点的全局渐近稳定。基于微分动力系统Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式（LMI）处理方法,借助于Matlah中LMI控制工具箱软件,得到了系统全局渐近稳定的时滞相关性条件,线性矩阵不等式的方法简化了自由权重矩阵的计算。数值算例说明了结果的有效性。     

变时滞中立系统的时滞依赖渐近稳定性分析

本文讨论了一类变时滞中立系统的时滞依赖渐近稳定性问题.通过利用Lyapunov-Krasovskii泛函(LKF)和自由权矩阵方法,得到了该系统渐近稳定性的时滞依赖新判据.交叉项间的联系由Leibniz-Newton公式给出.定理的推导没有利用模型转换和交叉项有界方法.由于结果以严格线性矩阵不等式形式给出,所以很容易验...     

具有联想功能的时滞神经网络的渐近稳定性

利用Razumikhin条件和具体的Lyapunov函数,讨论了Hopfield模型平衡点的稳定情况。对两类不同的时滞模型进行的不同的研究,得到了时滞相关和时滞无关的条件：时滞相关条件是当时滞适当小时,滞后模型和无滞后模型具有相同的稳定性,并给出了滞后界限的估计;时滞无关的条件则要求系数有较强的条件。     

时变时滞非自治神经网络的全局指数稳定

在激励函数仅满足全局Lipschitz连续,时变时滞函数有界、连续可微且导数小于1的条件下,通过构造一个恰当的Lyapunov泛函并结合Young不等式,利用Lyapunov稳定性理论,首先研究了一类具有时变时滞的多轴突非自治神经网络系统的全局指数稳定性问题,得到一系列在实践中易于验证的、保证系统全局指数稳定的充分条件。作为特例,还得到了具有定常时滞的多轴突非自治系统以及一般的非自治系统的全局指数稳定性充分条件。其次,还得到了一类同时具有连续时变时滞和无穷分布时滞的多轴突非自治神经网络系统的全局指数稳定性充分条件。本文去掉了关于激励函数有界、可微等限制条件,推广并改进了相关文献的结果。本文的结果也适合自治神经网络系统。最后举例说明了本文方法的有效性。