一类神经网络模型的稳定性分析

研究了一类神经网络,包括Hopfield神经网络和细胞神经网络,从神经网络的互连矩阵以及神经元输入输出的激励函数出发,通过研究特殊矩阵以及单调有界函数,利用Brouwers’不动点理论和构造Lyapunov函数的方法讨论神经网络平衡点的存在唯一性和全局指数稳定性以及指数的收敛速率,获得了一些充分条件以保证神经网络的平衡点的存在性、唯一性和全局指数的稳定性,并给出了一些条件下指数收敛速率的估计值.     

一类具有时变时滞和无穷分布时滞的神经网络全局指数稳定性分析

在激励函数满足全局Lipshitz条件和时变时滞函数有界的情形下,首先利用不动点定理研究神经网络系统平衡点的存在性.然后利用矩阵论知识并结合初等积分的方法,不需构造Lyapunov-Krasovskii泛函,研究平衡点的全局指数稳定性,并以矩阵谱半径的形式给出平衡点稳定条件,平衡点的唯一性则是平衡点的全局指数稳定性的直接结果.为便于条件的验证,还以矩阵范数的形式给出平衡点稳定条件,结论去掉了对激励函数有界性和时变时滞函数连续可微性的严格要求,改善了以前相关文献的结果.     

具有Holling-Ⅲ型反应项的捕食-食饵系统的分歧分析

研究了一类具有Holling-Ⅲ型反应函数的捕食-食饵反应扩散系统.运用谱理论、分歧理论以及不动点指数理论,以捕食者的死亡率为参数讨论了系统发自唯一半平凡解处的分歧解的局部和全局存在性.     

高阶时滞神经网络模型的全局指数稳定性

对具有时滞的二阶Hopfield型神经网络平衡点的全局渐近稳定性问题进行了研究.在不要求连接权矩阵的对称性和输入输出函数的可微性与单调性,只要求系统的参数满足是一个M矩阵的情况下,利用推广的Hanalay不等式和上右导数导得系统全局指数稳定性的若干充分条件.为二阶时滞神经网络稳定性的新方法、新结论.     

具有时变时滞的Hopfield神经网络的全局指数渐近稳定性

对具有时变时滞的Hop fie ld神经网络模型,给出了时滞无关的全局指数稳定判据.去掉了输入-输出函数的可微性和有界性条件,推广了其他作者基于常数时滞的有关结果,所给的充分条件不但能保证该时滞神经网络平衡点的存在性,而且能使其全局指数渐近稳定.     

一类变时延细胞神经网络的的全局指数稳定性

讨论了一类具有可变时延的细胞神经网络的平衡点的存在性及全局指数稳定性,利用Brouwer不动点定理和推广的Halanaly时延微分不等式,构造合适的Lyapunov函数,获得了该神经网络全局指数稳定的简单实用的判别条件.一个例子说明了它的应用.     

基于线性矩阵不等式的变时滞神经网络指数稳定性

进一步研究带有时滞的细胞神经网络的全局指数稳定性.允许模型带有不可微和无限制的信号函数,利用线性矩阵不等式(LMI)方法和同胚定理证明了平衡点的存在和唯一性,而且导出了这个网络的全局指数稳定性的一些新的充分条件.     

具有有限分布延时的一类神经网络的全局指数耗散性

通过构造径向无界正定的Lyapunov函数,研究了一类具有有限分布延时的神经网络的全局指数耗散性,在假定延时可微的情况下,给出了几个确保网络全局耗散性的充分条件．最后通过一个数值例子说明条件的有效性．     

变时滞神经网络的时滞相关指数稳定性判据

研究其具有变时滞的神经网络的时滞相关指数稳定性问题.利用Lyapunov-Krasovskii泛函和自由权矩阵方法,提出此类神经网络有唯一稳定点和全局指数稳定的充分条件.不要求激活函数的单调递增性和时滞导数小于1,具有较弱的保守性.通过算例验证所给方法的正确性.     

一类时滞非线性动力系统的全局指数稳定性

研究一类具有时滞的非线性动力系统的全局指数稳定性.在时间滞后连续且有界的条件下,通过分析具有时间滞后的微分不等式的稳定性,构造适当的向量李雅普诺夫函数和利用M-矩阵的性质,得到了该类动力系统全局指数稳定的一个充分条件.