一类具多比例时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

通过构造合适的Lyapunov泛函和运用Halanay时滞不等式,讨论一类具多比例时滞细胞神经网络的全局指数稳定性,得到了判定该系统平衡点全局指数稳定的一个时滞独立的充分条件.通过数值算例和仿真结果验证了所得结论的有效性.     

一类具多比例时滞广义细胞神经网络的全局指数稳定性

对一类具多比例时滞广义细胞神经网络的全局指数稳定性进行研究.首先用Brouwer不动点定理证明了该系统平衡点的存在唯一性,再通过建立时滞微分不等式,获得了保证该系统平衡点全局指数稳定的时滞独立的充分条件.最后,给出了一个数值算例验证所得结果的正确性和有效性.     

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.     

脉冲多比例时滞细胞神经网络全局指数稳定性准则

本文主要研究脉冲多比例时滞细胞神经网络的全局指数稳定性.通过Lyapunov函数以及Young不等式,并基于n维实向量空间中的lc-范数,我们得到细胞神经网络全局指数稳定的充分条件,最后我们用一个例子以及它的仿真来证明我们方法的有效性.     

脉冲多比例时滞细胞神经网络全局指数稳定性准则（英文）

本文主要研究脉冲多比例时滞细胞神经网络的全局指数稳定性.通过Lyapunov函数以及Young不等式,并基于n维实向量空间中的l~c-范数,我们得到细胞神经网络全局指数稳定的充分条件,最后我们用一个例子以及它的仿真来证明我们方法的有效性.     

变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

研究了一类变时滞细胞神经网络平衡点的全局指数稳定性问题．在不要求激励函数全局Lipschitz条件下，利用Lyapunov函数方法和M-矩阵的特性，结合Young不等式和Halanay时滞微分不等式，得到了细胞神经网络模型在一定条件下全局指数稳定的一些充分条件．数值例子说明了本文结果的有效性．     

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.     

忆阻型模糊细胞神经网络在时滞脉冲控制下的全局指数同步

文章研究了忆阻型模糊细胞神经网络的全局指数同步控制问题。首先,通过采用Filippo解和可测选择理论将忆阻模糊细胞神经网络转化成一类参数不确定的神经网络,并给出一个新颖的不等式以解决模糊反馈连接权重的参数不确定问题;然后,通过设计时滞脉冲控制器,并结合李雅普诺夫函数法、脉冲不等式以及给出的新的不等式,得到驱动忆阻模糊细胞神经网络与响应忆阻模糊细胞神经网络在时滞脉冲控制下指数同步的结果;最后,通过数值模拟验证了理论结果的有效性。研究结果表明:采用合适的控制器,忆阻型模糊细胞神经网络的驱动-响应系统是可以达到指数同步的。     

变时滞并联限制细胞神经网络的全局稳定性

研究了交时滞并联限制细胞神经网络的全局稳定性,给出了变时滞并联限制细胞神经网络全局鲁棒稳定和全局指数稳定的充分条件。     

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.       

一类变时延细胞神经网络的全局指数稳定性

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。     

多时变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

针对一类多时变时滞细胞神经网络,利用Young不等式和Halanay不等式技术,给出了保证平衡点惟一性和全局指数稳定性的几个充分判据.所得到的全局指数稳定判据完全独立于时滞,不要求时变时滞的可微性和神经元激励函数的严格单调性,且通过几个注释说明本文的结果改进和扩展了现有一些文献中的结果.仿真例子证明了本文结果的有效性.     

具有时滞的BAM细胞神经网络模型的全局指数稳定性

利用拓扑度理论、推广的Halanaly矩阵时滞微分不等式、Lyapunov原理以及Dini导数, 研究了具有时滞的双向联想记忆细胞神经网络模型的全局指数稳定性。去掉了有关文献中要求输出函数 fj在实数集R上有界的务件,给出了条件要求更弱的判定平衡点的存在唯一性以及全局指数稳定性判 据,推广和改进了前人的相关结论。     

具有时滞的BAM细胞神经网络模型的周期解

文献[9]利用拓扑度理论、推广的Halanaly矩阵时滞微分不等式、Lyapunov原理以及Dini导数,研究了具有时滞的双向联想记忆细胞神经网络模型的全局指数稳定性。文章在文献[9]的基础上进一步给出周期解的存在性的判据,推广和改进了前人的相关结论,最后的数值例子说明:文中结果不仅保守性小,而且计算简单。     

混合变时滞的中立型神经网络全局指数稳定性

利用Lyapunov—Krasovskii稳定性理论和线性矩阵不等式（LMI）处理方法,研究了一类具有混合时变时滞的中立型细胞神经网络的全局指数稳定性问题,获得了该模型平衡点全局指数稳定的一个新的充分条件．改进和推广了已有文献的结果,降低了系统的保守性．所得结论对更好的模拟细胞神经网络的行为具有重要的指导意义．     

变连接权细胞神经网络模型的稳定性分析

旨在研究一个带时滞的变连接权细胞神经网络模型的稳定性.运用Lyapunov函数方法、代数不等式和有关微分方程稳定性理论,给出了该模型稳定性的判据,并举例说明该判据的可行性.变连接权细胞神经网络模型的稳定性研究目前还是一个较新的研究领域,故所得到的稳定性判据在理论和应用上都具有一定的指导意义.     

带马氏切换的时滞脉冲神经网络稳定性分析

为研究带马氏切换的时滞脉冲随机神经网络的均方指数稳定性,构造了合适的Lyapunov函数,并利用伊藤公式、矩阵知识、泛函理论及神经网络自身的特性,对脉冲时刻及非脉冲时刻的系统状态进行分析,得到了该神经网络具有均方指数稳定性的判别准则,该准则应用广泛,简单好用.最后通过数值例子及仿真模拟,说明了该准则的正确性.      

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。