Cohen-Grossberg神经网络的吸引域以及稳定性分析(英文)

分析了Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性(局部指数稳定和全局指数稳定).给出了基于矩阵测度的判定Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定的充分条件.并且对于局部指数稳定的平衡点,给出了其吸引域的估计;对于全局指数稳定的平衡点,给出了其指数收敛的速率.该结果可以用于神经网络容错能力的估计以及其指数收敛速率的估计,因此在设计Cohen-Grossberg神经网络中具有很重要的现实意义.     

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.     

含时滞的双向联想记忆神经网络的全局吸引性和全局指数稳定性

本文研究了具有时滞的双向联想记忆神经网络模型,在非线性神经元激励函数是Lipschitz连续的条件下,通过构造适当的泛函,得到了该系统的平衡点是全局吸引和全局指数稳定.     

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.     

具连续分布时滞细胞神经网络的指数稳定性

利用Cramer法则和Brouwer不动点定理,通过构造适当的Lyapunov泛函并结合矩阵形式的Halanay微分不等式分析技巧,研究了一类具有连续分布时滞的细胞神经网络模型的动力学性质,获得了该模型的平衡点的存在性和全局指数稳定性的充分条件.改进和推广了已有文献的结论.这些结果对设计全局指数稳定的细胞神经网络具有重要的指导意义.     

一类光滑Chua’s电路的Lagrange稳定性分析

本文讨论了一类Chua’s电路的Lagrange稳定性.首先从理论上证明了该系统具有全局指数吸引域和正向不变集.通过设计适当的线性控制器,实现了平衡点的指数稳定性和周期解的指数跟踪.数值仿真验证的控制策略的有效性.     

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。     

一类具有无穷时滞的Lasota-Wazewska模型的概周期解

研究一类具有无穷时滞的Lasota-Wazewska模型的概周期解.首先利用线性系统的指数型二分性和不动点定理证明该系统概周期解的存在唯一性;其后通过构造适当的Lyapunov泛函和其它的分析技巧得到了该系统概周期解的全局指数稳定性.     

带有时滞和脉冲的模糊细胞神经网络的全局指数稳定性

主要讨论了带有时滞和脉冲的模糊细胞神经网络的全局指数稳定性.在合适的条件下,利用不动点定理、M-矩阵原理和Lyapunov函数技巧,获得了该系统平衡点的全局指数稳定性.     

一个三维混沌系统的动力学行为及反馈同步

研究了一个新的三维混沌系统的全局指数吸引集及同步问题.首先基于全局指数吸引集的概念和Lyapunov函数稳定性理论,给出了全局指数吸引集的一个充分条件;然后利用所估计的界设计有效的控制器实现混沌系统的同步;最后数值仿真结果表明该方法是快速有效的.     

关于神经网络的指数稳定性

系统地研究了一类神经网络的全局指数稳定性，仅假设激活函数是全局李普希兹连续的，给出了其平衡点的存在性、唯一性和指数稳定性的充分条件。     

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．     

Global exponential periodicity of a class of recurrent neural networks with non-monotone activation functions and time-varying delays

The periodic oscillation and the global exponential stability of a class of recurrent neural networks with non-monotone activation functions and time-varying delays are analyzed. For two sets of activation functions, some algebraic criteria for ascertaining global exponential periodicity and global exponential stability of the class of recurrent neural networks are derived by using the comparison principle and the theory of monotone operator. These conditions are easy to check in terms of system parameters. In addition, we provide a new and efficacious method for the qualitative analysis of various neural networks.     

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。     

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.     

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。     

嗅觉皮层神经网络的全局指数稳定性

研究了嗅觉皮层神经网络的全局稳定性,利用压缩映射原理和构造Lyapunov泛函的方法,给出了判定平衡点的存在唯一性及全局稳定性的条件．     

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.     

比例时滞脉冲细胞神经网络的指数稳定性

利用Razumikhin技术和Lyapunov函数方法,分析了比例时滞脉冲细胞神经网络的指数稳定性,获得了比例时滞细胞神经网络全局指数稳定的一个新的充分判据,所得结果推广了已有文献的结果。