广义Lyapunov函数与微分系统关于两种量度的相对稳定性（I）

根据微分系统关于两种量度的相对稳定性概念，引进广义Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数概念，讨论它的定义与性质，是结合稳定性概念对传统的Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数方法的一种推广。     

最优调节器系统的Lyapunov函数的构造与应用

通过对最优状态调节器和输出调节器系统的Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数的构造，论证了该类系统的稳定性     

Ito型滞后随机系统的实用稳定性

主要研究Ｉｔｏ型随机系统的实用稳定性，首先给出了随机系统实用稳定性的定义，然后推导出Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法的实用稳定性定理．最后讨论了Ｉｔｏ型随机控制系统实用稳定性的判据．     

区间动力大系统的分解—加权Lyapunov函数法

运用加权Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法讨论了区间动力大系统的渐近稳定性，得到了区间动力系统渐近稳定的若干充分条件。     

非线性灰色离散系统零解的稳定性

运用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法讨论了具有非线性扰动项的灰色离散系零解的稳定性，得到几个稳定与不稳定的判据。     

一类定常非线性随机差分方程的渐近平稳性

本文应用一般状态马氏链遍历性有关理论对一类定常非线性随机差分方程的渐近平稳性问题进行分析，通过考察方程渐近平稳性质与其相应确定性部分的Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性之间的联系，得到了由其相应确定性部分之Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数判别方程本身渐近平稳的若干充分条件。     

离散大系统关于部分变元的指数稳定性

利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法讨论了离散大系统关于部分变元的指数稳定性，得到了一些定理。通过把高阶系统看作低阶关联子系统的复合，使独立子系统的部分变元指数稳定性反映了整个系统的同样特性。     

滞后线性时变连续大系统的滞后相关稳定性

应用向量Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法结合比较原理，研究了滞后线性时变连续（大）系统的稳定性，得到了充分判据，且这些判据中包含有滞后信息、因此称为滞后相关稳定性判据。在实际系统中，尤其是当滞后较小时，它们通常能给出较优的结果。     

随机时滞Hopfield神经网络的均方指数稳定性

利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函数和Ｉｔｏ公式，研究了具有时滞的随机Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络的均方指数稳定性，证明了三条定理和三个推论，当随机扰动这零时，便得到确定性的时滞神经网络指数稳定的结果。     

时间延迟细胞神经网络及其稳定性充分条件

ＤＣＮＮ是一种具有神经元时间延迟τ的细胞神经网络模型，通过Ｌｙａｐｕｎｏｖ能量函数的构造和分析经出一个判定ＤＣＮＮ稳定性的主分条件，这一结果改进了Ｐ．Ｐ．Ｃｉｖａｌｌｅｒｉ等给出的τ上界；给出了以充分性判定ＤＣＮＮ稳定的最优τ上界。     

矩阵Lyapunov方程的直接数值解

针对矩阵Ｌｙａｐｕｎｏｖ方程数值解各种算法存在的问题，本文给出一种直接迭代算法。该算法构造简单，收敛域宽，数值稳定性好，适于稳定的和完全不稳定类型的Ｌｙａｐｕｎｏｖ方程，文中算例证实了算法的有效性。     

Hassell模型全局稳定性的一个定理

根据Ｈａｓｓｅｌｌ模型给出了一个Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数，得到了该模型全局稳定性的一组明确的充分条件，解决了文献［１］对该模型全局性定理的一个不明确的猜想，并得到了严格的证明。     

阵Laypunov方程的直接数值解

针对矩阵Ｌｙａｐｕｎｏｖ方程数值解各种算法存在的问题，本文给出一种直接迭代算法。该算法构造简单，收敛域宽，数值稳定性好，适于稳定的和完全不稳定类型的Ｌｙａｐｕｎｏｖ方程。文中算便证实了算法的效性。     

一类中立型时滞微分大系统的渐近稳定性

ＷａｎｇＷ．Ｊ．（１９９１）利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数的方法。研究了一类大型滞后系统的渐近稳定性。本文利用Ｍ－矩阵及不等式技巧首先讨论一类泛函积分方程的零解的渐近稳定性，得到了其零解渐近稳定的判定定理，并利用它来判定一类中立型大系统的渐近稳定性。     

一类泛函微分方程的渐近稳定性分析

ＷａｎｇＷ．Ｊ．（１９９１）利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数的方法，研究了一类大型时滞系统的渐近稳定性．本文则用参数变易公式，Ｍ－矩阵及不等式技巧讨论更一般的泛函微分方程的渐近稳定性，在两种特殊情况下，推广了ＷａｎｇＷ．Ｊ（１９９１）的结果，并且获得的条件更易于检验，应用于ＷａｎｇＷ．Ｊ．（１９９１）给出的实例，扩大了其不确定参数允许扰动的界限．     

离散大系统解的有界性与周期解的存在性

本文分别利用向量Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数方法和标量Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数方法，给出了判定离散大系统解的有界性与周期解的存在性的充分条件，并讨论了一类具有非线性时变周期离散大系统的平稳振荡存在性问题．     

一般Luire型离散控制系统的绝对稳定性

目的 研究一般Ｌｕｉｒｅ型离散控制系统的绝对稳定性。方法 应用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数方法,并引入了关于变元σ绝对稳定的概念。结果 得到了上述系统绝对稳定的充要条件及一些简洁的充分条件,并给出了两个简单的例子以说明结果的有效性。结论 本推广了前人的相应结果,并得出了更一般的结果。     

时延细胞神经网络（DCNN）的全局稳定性

讨论具了延的细胞神经网络（ＤＣＮＮ）的全局渐近稳定性，利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛涵方法，通过构造Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛涵，对ＤＣＮＮ的稳定性进行再分析，给出了ＳＣＮＮ全局渐近稳定时一些充分条件。     

大型分布式迭代随机过程的收敛性（英文）

研究大型分布式迭代随机过程的收敛性，利用加权和Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法得到了保守性较小的收敛性判据，并首次利用向量Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法研究大型分布式迭代随机过程的收敛性，得到了新型的收敛性判据．与相关文献比较，本文对子系统的假设是最弱的。     

FCNN的全局稳定性

研究了 Ｆ Ｃ Ｎ Ｎ（ 模糊细胞神经网络） 的全局稳定性,应用 Ｌｙａｐｕｎｏｖ 函数,建立了 Ｆ Ｃ Ｎ Ｎ 全局稳定的充分条件,其结果推广了现有文献中的结论