食饵具有流行病的捕食-被捕食(SI)模型的分析

建立并分析了食饵具有疾病的生态-流行病(SI)模型,得到了平衡点局部稳定的充分条件,进一步分析了平衡点的全局稳定性,得到了边界平衡点和正平衡点全局稳定的充分条件.     

二阶时滞的双向联想记忆神经网络的稳定性分析

讨论了二阶时滞的双向联想记忆神经网络平衡点的全局稳定性,利用Lyapunov函数和不等式技巧得到了网络平衡点的全局渐近稳定和全局指数稳定的几个充分条件.     

具有反馈控制的捕食-竞争系统的全局性态

利用Lyapunov函数方法得到了具有反馈控制的捕食一竞争系统正平衡点的全局渐近稳定的充分条件；分别用构造递归序列的方法和构造Lyapunov泛函的方法得到了具有反馈控制与时滞的捕食一竞争系统正平衡点全局吸引和全局渐近稳定的充分条件．     

一类具阶段结构和比率依赖功能性反应滞后捕食模型的稳定性和Hopf分支

研究一类具阶段结构和比率依赖功能性反应的滞后捕食模型.通过分析特征方程,讨论了系统各个可行平衡点的局部稳定性,得到了系统Hopf分支存在的充分条件;利用单调迭代法和比较定理分别得到了正平衡点全局吸引和边界平衡点全局渐近稳定的充分条件.     

带扩散的具性别结构的捕食模型分析

建立了带扩散的并且食饵种群具有性别结构的捕食模型,应用特征子空间分解与线性化方法得到了弱耦合的偏微分方程组平衡点局部稳定性的充分条件,进一步利用上、下解方法和构造适当的Lyapunov泛函的方法分析平衡点的全局稳定性,得到了边界平衡点和正平衡点全局稳定的充分条件.     

一个疾病在捕食者中传播的捕食与被捕食模型的分析

建立并分析了一个疾病在捕食者中传播的捕食与被捕食模型.并且,应用特征根法得到了平衡点的局部渐近稳定的充分条件.分析了其中平衡点的全局稳定性,得到了边界平衡点和正平衡点全局稳定的充分条件.     

一个捕食者具有传染病的生态——流行病模型的分析

建立并分析了一个捕食者具有传染病的生态——流行病模型，应用特征根法得到其中平衡点的局部渐进稳定的充分条件，进一步分析了其中平衡点的全局稳定性，得到了边界平衡点的全局稳定的充分条件．     

一类具有变人口规模的含时滞SIS流行病模型的全局稳定性

在文献[1]讨论的一类总人口变化且含有时滞的SIS流行病模型而得到的各类平衡点局部渐近和无病平衡点全局渐近稳定的结论基础上,进一步考虑疾病流行的持续性.利用构造Lia-punov函数的方法,得到了地方平衡点全局渐近稳定的一个充分条件.     

食饵种群染病且有垂直传染的生态-流行病模型的分析

建立并分析了一类食饵种群染病且有垂直传染的生态—流行病模型,讨论了该模型解的有界性,应用特征根法得到了平衡点局部渐近稳定的充分条件,并进一步分析了平衡点的全局稳定性,得到了正平衡点全局稳定的充分条件.     

一类带有不育控制的单种群离散模型

建立了一类具有不育控制的害鼠种群的离散模型.首先利用3个Jury条件,得到平衡点的局部渐近稳定性的充分条件.其次利用Lypunov函数和细致分析法分别给出了零平衡点全局稳定及一致持续生存的充分条件.     

一类分数阶Hopfield神经网络的Mittag-Leffler稳定性

研究了Caputo导数形式下的一类分数阶Hopfield神经网络的Mittag-Leffler稳定性.利用Mittag-Leffler函数的相关性质,得到该类系统平衡点的存在性与唯一性的充分条件,进而得到该类分数阶Hopfield神经网络的Mittag-Leffler稳定性的充分条件.最后,利用仿真实例验证了该结果的正确性与有效性.     

二阶连续型Hopfield神经网络的平衡点及全局指数稳定性

讨论输出响应函数为非光滑的二阶连续型Hopfield神经网络的平衡点的存在和唯一性,得到了该类网络平衡点存在并且唯一的两个充分条件.同时,该类网络的唯一平衡点全局指数稳定的一个新判据被获得.作为特例,输出响应函数为非光滑的一阶连续型Hopfield神经网络的一些新判据也被得到.这些新判据是文献[3]的诸结果的改进.     

Hopfield型连续反馈神经网络的全局指数稳定性

研究了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型连续反馈神经网络的全局指数稳定性,给出了平衡点的全局指数稳定性的充分条件,这些条件有利神经计算,同时对于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型连续反馈神经网络的设计和应用都很有意义。     

嗅觉皮层神经网络的全局指数稳定性

研究了嗅觉皮层神经网络的全局稳定性,利用压缩映射原理和构造Lyapunov泛函的方法,给出了判定平衡点的存在唯一性及全局稳定性的条件．     

带反应扩散和分布时滞的神经网络的稳定性

文章中我们研究了带反应扩散和分布时滞的神经网络,利用M矩阵的性质和不等式技巧,给出了系统平衡点一致稳定的判别准则.     

一类时滞静态神经网络模型的全局渐近稳定性

利用拓扑度理论，M-矩阵理论及Lyapunov泛函方法研究了一类时滞静态神经网络模型平衡点的全局渐近稳定性，得出了其平衡点、存在唯一及全局渐近稳定的一些充分条件。     

高阶Hopfield型神经网络的指数稳定性及指数收敛速度的估计

讨论高阶连续Hopfield型神经网络平衡态的全局指数稳定性和局部指数稳定性问题,得到了网络平衡态指数稳定的简单充分条件和指数收敛速度的估计结果,并在网络平衡态局部指数稳定时得到了平衡态的吸引域。     

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．     

变时滞Hopfield神经网络稳定性分析的非线性测度法

引入了一种类似于矩阵测度的非线性算子测度，并利用它对时滞Hopfield神经网络模型的指数稳定性进行了分析，推广了一些已有的相关结果．此种方法对所有的单调范数皆成立，并且应用方便.同时还针对L2范数，给出了神经网络平衡点存在的一些充分条件．     

细胞神经网络稳定的一个充分条件

主要研究了一类细胞神经网络的稳定性问题。通过使用构造适当的Liapunov泛函的分析技巧和一些变换算法对细胞神经网络的数学模型进行了研究,证明了细胞神经网络平衡点的存在性,给出了细胞神经网络的平衡点是全局渐近稳定的平衡点的条件。这些条件可以使细胞神经网络的设计更加容易,因此具有重要的实际意义。