细胞神经网络全局指数稳定性的新判据

综合运用矩阵范数、算子测度以及 Lyapunov函数法 ,讨论了细胞神经网络的全局指数稳定性 ,给出了一些较简洁的新的充分判据。     

Banach空间C[a,b]中的再赋范

Banach空间C[a，b]在通常的最大值范数意义下，不具有严格凸性质和依测度收敛的Opial性质，根据C[a，b]的特点，赋适当的范数，使它具有严格凸性质和依测度收敛的Opial性质及(*)性质．     

再谈关于Lp〖KG-*3〗空间的几种收敛关系

讨论了Lp空间弱收敛、强收敛、几乎处处收敛、依测度收敛的相互转换关系，给出了证明，并通过举例的方式说明了一些定理的特殊情况.     

非二倍测度条件下的有界平均振动函数空间

得到了非二倍测度条件下广义有界平均振动函数空间上的John Nirenberg不等式,由此给出了非二倍测度条件下有界平均振动函数空间RBMO的一些新的范数等价刻画.     

磨粒图像的纹理分析及识别

以磨粒显微图像分析为应用背景，引入方向测度对磨粒图像表面纹理特征进行描述．该方法对磨粒图像各方向的灰度变化规律进行统计分析，提取了8个纹理特征．然后以提取的纹理特征为输入矢量，利用径向基函数神经网络对磨粒纹理进行分类识别．应用实例表明，方向测度综合反映了磨粒纹理的方向性和粗糙性，可用于磨粒纹理特征的描述；所建立的基于神经网络的磨粒纹理分类模型学习速度快，识别率较高．     

赋p-Amemiya(1≤p≤∞)范数的Orlicz序列空间的端点和严格凸性

利用Banach空间及经典Orlicz空间几何理论, 研究一般Orlicz序列空间的严格凸问题, 得到了由一般Orlicz函数生成的赋p-Amemiya范数的Orlicz序列空间中端点的判据, 并由该判据获得了由一般Orlicz函数生成的Orlicz序列空间关于p-Amemiya范数严格凸的充要条件.     

Orlicz空间的依测度一致凸点

引进依测度一致凸点的概念, 给出了赋Orlicz范数Orlicz空间依测度一致凸点的判据，进而推出Orlicz空间依测度一致凸的充分必要条件。     

Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性

研究了Cohen-Grossberg神经网络模型的指数稳定性．运用非线性测度方法证明了神经网络平衡点的存在性和惟一性，接着通过构造一个新颖的Lyapunov泛函，得到了神经网络指数稳定的全新充分条件，并给出了解的指数衰减的精确估计．与已有文献相比，文中给出的条件更为宽松且易于验证．     

非齐度量测度Morrey-Herz空间上的Marcinkiewicz积分算子及其交换子

设（X,d,μ)是一个满足上双倍条件和几何双倍条件的非齐度量测度空间, 对一类非齐度量测度空间上的Morrey-Herz空间, 利用非齐度量测度空间的性质, 并借助奇异积分算子在L^p空间上的有界性理论, 证明Marcinkiewicz积分算子及其与RBMO函数生成的交换子在非齐度量测度Morrey-Herz空间上的有界性.     

一类新的非线性映射及其应用

本文是在一个局部凸拓扑线性空间中关于一个已知的半范数定义了集合的半非紧测度,研究了这一类测度的一些基本性质,在此基础上引进了一类新的非线性映象——AM映象,并给出了这一类映象的初步应用。     

离散Hopfield神经网络在混烧控制系统故障诊断中的应用

给出了离散Hopfield神经网络结构和模型．利用Hopfield神经网络的演变过程是一种计算联想记忆的过程,它适用于正交(或近似正交)模式的记忆性质,给出了一种Hopfield神经网络的双向联想记忆模式的记忆矩阵构造方法,并提出了一种改进的基于Hopfield神经网络的控制系统故障诊断的算法,利用此算法实现实时检测混烧控制系统的故障和异常,对混烧控制系统的调节器和阀门进行故障诊断和故障信息提示．     

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。     

用Hopfield神经网络解决作业车间调度问题

对作业车间调度问题的换位矩阵表示方法进行了改进,给出新的作业车间调度问题的 Hopfield 神经网络计算能量函数表达式,然后提出改进的 Hopfield 神经网络作业车间调度方法。为了避免 Hopfield 神经网络容易收敛到局部极小的缺点,将模拟退火算法应用于 Hopfield 神经网络求解,提出随机神经网络作业车间调度方法。与已有算法相比,改进算法能够保证神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案。     

一类具有时滞的广义Hopfield神经网络的动态分析

研究了一类具有时滞的广义Hopfield神经网络的动态行为·放宽了对Hopfield神经网络的互连结构必须为对称的要求,考虑一类具有时滞的且互连结构为非对称的广义Hopfield神经网络的稳定性问题·通过构造适当的Lyapunov泛函及扇区条件,给出了平衡点渐近稳定的充分条件·在Hopfield神经网络的设计及实现过程中,这些条件是很实用的·仿真结果进一步证明了结论的有效性·     

动态系统参数估计的一种新方法

分析了利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络进行系统参数估计的基本原理，把参数估计问题转化为Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的能量函数的最小化问题．当能量函数达到最小值时，Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的输出即为待估计的参数值．仿真实验证明了该方法的有效性．     

时滞微分方程的耗散性及其应用

讨论了一类Dini导数给出的微分不等式的耗散特性．利用连续Lipschitz算子的测度研究了滞后型微分方程的耗散性．并应用于时滞Hopfield神经网络，获得了其一致耗散性及平衡点全局一致渐近稳定的充分条件．     

具有动态突触的Hopfield时滞神经网络的稳定性分析

在研究Hopfield神经网络时,通常把连接权视为常数;但实际上神经元间的突触是随时间变化的。文章运用拓扑度理论和Liapunov泛函方法,研究具有动态突触的Hopfield时滞神经网络平衡点的存在性和全局吸引性,得到了平衡点存在的简单的代数判据。     

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.     

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.     

离散Hopfield神经网络的动态行为分析

离散Hopfield神经网络的稳定性不仅本身有重要的理论意义，而且也是网络应用的基础。主要研究非对称离散Hopfield神经网络在并行演化模式下的动力学行为，得到了一些新的稳定性条件，所获结果进一步推广了一些已有的结论。