基于LMI的时滞细胞神经网络的指数稳定性分析

研究了一类具有时滞的细胞神经网络的指数稳定性问题,利用Lyapunov Krasovskii函数,给出了系统全局指数稳定的时滞相关稳定性条件,其结果以线性矩阵不等式的形式给出,可以很容易求出系统稳定的时滞上界,并且能够达到时滞无关指数稳定性和全局渐近稳定性.数值算例说明了本文结果的优越性.     

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.     

一类时滞细胞神经网络的稳定性分析

讨论一类具有时滞和变时滞的细胞神经网络的指数稳定性问题,利用Lyapunov泛函的方法,给出了判定此类时滞细胞神经网络平衡点全局指数稳定性的几个充分条件,推广了一些文献的结果,使此类模型的应用更加广泛.     

具有时变时滞的Hopfield神经网络的全局指数稳定性及衰减速度估计

应用Razumikhin型稳定性定理讨论了具有时变时滞的Hopfield神经网络平衡点的全局指数稳定性,给出了系统全局指数稳定的时滞相关和时滞无关的充分条件,同时讨论了这类系统的衰减速度.最后,通过一个例子说明本文结果的优越性.     

一类多轴突非自治神经网络的全局指数稳定性分析

在激励函数全局Lipschitz连续的条件下,通过构造恰当的Lyapunov泛函并结合不等式技巧研究了一类具有时变时滞,以及同时具有时变时滞和无穷分布时滞的多轴突非自治神经网络的全局指数稳定性.得到一系列系统全局指数稳定的充分条件,并举例验证了方法的有效性,推广了相关文献的结果.     

具有马尔可夫跳跃参数的变时滞静态神经网络的全局指数稳定性

利用李雅普诺夫泛函方法和线性矩阵不等式技巧研究了具有变时滞和马尔可夫跳跃参数的静态神经网络的全局指数稳定性,给出了一个判断全局指数稳定性的简洁易行的代数判据。     

一类时滞中立型脉冲系统的稳定性分析

探讨了一类时滞中立型脉冲系统的全局指数稳定性问题.基于李雅普诺夫稳定性理论,运用线性矩阵下等式技术给出了系统的全局指数稳定性的充分条件,并利用该理论可进一步分析其它中立型脉冲时滞系统的指数稳定性问题。     

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。     

时变时滞非自治神经网络的全局指数稳定性

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.     

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.       

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     

模糊时滞系统的全局指数稳定性

针对模糊时滞系统,设计了非线性状态反馈控制器以确保闭环系统全局指数稳定.该设计方法把全局指数稳定条件归结为p个线性矩阵不等式,可以有效的利用计算机求其数值解.一个应用例子和仿真结果证明了该方法的有效性.     

脉冲时滞细胞神经网络系统的指数稳定性

讨论了一类具有时滞的脉冲细胞神经网络的全局指数稳定性。利用Lyapunov函数和不等式技巧得到了该系统全局指数稳定的一个充分条件,同时给出示例说明结果的有效性。     

具有可变脉冲扰动的时滞脉冲微分方程解的稳定性

对具有可变脉冲扰动的时滞微分方程，引入了指数稳定概念，借助于常微分系稳定性研究的方法，研究了这类系统的指数稳定性和渐近稳定性，给出了相应的充分条件。     

离散时间神经网络的全局指数稳定性

研究了离散时间神经网络的全局指数稳定性问题．利用Liapunov函数法．得到了判断离散时间神经网络全局指数稳定性的一个新的充分条件．     

关于时滞细胞神经网络全局稳定性的一些注记

首先证明具有时滞的细胞神经网络平衡点的一个存在性定理．然后，利用这定理分别得到该类神经网络的全局渐进稳定性与全局指数稳定性的判据各一个．最后，给出利用所得的新判据判别时滞细胞神经网络的全局稳定的两个例子。     

具有脉冲和时滞的细胞神经网络的全局指数稳定性

讨论了一类具有时滞的脉冲细胞神经网络的全局指数稳定性.利用Lyapunov函数和不等式技巧得到了该系统全局指数稳定的一个新的充分条件,该结果具有更好的适用性.     

一类变时滞模糊细胞神经网络的全局指数周期性

通过构造合适的Lyapunov泛函和利用Young不等式,研究了一类变时滞模糊细胞神经网络的全局指数周期性,得到了该神经网络周期解存在唯一且全局指数周期的充分条件,给出一个例子说明结论的有效性.     

具有变系数和变时滞的BAM神经网络的全局指数稳定性的新判据

研究了一类具有变系数和变时滞的联想记忆神经网络的全局指数稳定性。通过选择适当的Lyapunov-krasovskii泛函,利用不等式技巧给出了联想记忆神经网络的全局指数稳定性的新判据。