一类具比例时滞Hopfield神经网络的全局渐近稳定性

对一类时滞Hopfield神经网络的稳定性进行研究,这里的时滞是不同于无界分布时滞的无界比例时滞。应用Lyapunov稳定性理论和Barbalat引理,获得了保证Hopfield神经网络全局渐近稳定的两个新的充分条件。最后通过数值算例及仿真验证所得结果。所得结果为具比例时滞Hopfield神经网络的进一步应用打下一定的理论基础。     

一类神经网络模型的稳定性分析

本文研究一类神经网络模型,它包括Hopfield神经网络和细胞神经网络。我们从神经网络的互连矩阵以及神经元的输入输出激励函数出发,利用Lyapunov函数的方法讨论了平衡点存在唯一和稳定性的条件。     

一类具有分布时滞的Hopfield神经网络的稳定性

利用谱半径和不等式分析技巧研究了一类具有分布时滞的Hopfield神经网络模型的全局指数稳定性，得到了全局指数稳定性的一些充分判别条件，推广了一些文献的结果．     

不具备M—矩阵条件的时滞Hopfield神经网络模型的收敛性

考虑了一类具有时滞的Hopfield神经网络模型解的收敛性. 在不需要M-矩阵条件的前提下,获得了该网络的所有解当t→∞时都趋向于平衡点. 其结果补充和完善了已有文献的相应结果.     

不具备M-矩阵条件的时滞Hopfield神经网络模型的收敛性

考虑了一类具有时滞的Hopfield神经网络模型解的收敛性．在不需要M-矩阵条件的前提下，获得了该网络的所有解当t→∞时都趋向于平衡点．其结果补充和完善了已有文献的相应结果．     

一类具变时滞的Hopfield神经网络模型拉回吸引子的存在性

利用不等式技巧讨论一类具有变时滞的Hopfield神经网络系统的动力学行为, 证明该系统拉回吸引子的存在性和唯一性.     

含反应扩散项和混合时滞的随机Hopfield神经网络的时滞相关全局指数稳定性分析

研究一类含反应扩散项和混合时滞的随机Hopfield神经网络的稳定性,通过构造恰当的Lya-punov泛函和运用不等式分析,得到了该网络平凡解时滞相关的全局均方指数稳定性条件,推广了已有的结果.利用一个例子,说明结果的有效性.     

时滞Hopfield神经网络的稳定性研究

本文讨论了具有离散时滞和具有连续分布时滞的Hopfield 神经网络微分系统平衡点的全局渐近稳定性.去掉了有关文献中关于fi在R上有界性,可微性的条件,给出了更弱、实用性较强的判定平衡点的存在唯一性及全局渐近稳定性的条件.     

变时滞神经网络模型的全局指数稳定性

研究了一类变时滞的Hopfield型神经网络的全局指数稳定性,在对网络系统施加两个不同的非线性神经元激励函数的条件下,利用M-矩阵的特性,得到了细胞神经网络模型在一定的条件下全局指数稳定的易于判定的充分条件,数值例子说明了本文结果的有效性.     

变时滞随机反应扩散Hopfield神经网络的稳定性

作者讨论了具有变时滞的随机反应扩散Hopfield神经网络的稳定性. 利用Ito公式,时滞微分不等式和神经网络的特性,作者导出了关于非常值平衡解的矩指数稳定性的代数条件. 最后作者给出了一个说明性实例.     

一类具有时滞的不确定模糊Hopfield神经网络的指数稳定性（英文）

通过构造Lyapunov泛函及线性矩阵不等式（LMI）理论,给出了一类具有时滞的不确定Takagi-Sugeno（T-S）型模糊Hopfield神经网络的指数稳定判定准则。构造的Lyapunov泛函具有广泛性且引入具有自由加权矩阵的参数模型变换,这些方法使得文中所得稳定性条件更具一般性。最后,借助于MATLAB中的LMI工具箱给出了一个具体的数值例子来验证文中的结果。     

一类分数阶Hopfield神经网络的Mittag-Leffler稳定性

研究了Caputo导数形式下的一类分数阶Hopfield神经网络的Mittag-Leffler稳定性.利用Mittag-Leffler函数的相关性质,得到该类系统平衡点的存在性与唯一性的充分条件,进而得到该类分数阶Hopfield神经网络的Mittag-Leffler稳定性的充分条件.最后,利用仿真实例验证了该结果的正确性与有效性.     

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。     

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。     

基于LMI的中立型Hopfield神经网络的稳定性

为了更加深入地了解神经网络的复杂性,研究了中立型Hopfield神经网络模型,对该模型的稳定性的判定进行了探讨.通过构造合适的Lyapunov泛函,借助线性矩阵不等式(LMI)的一些技巧以及Lyapunov-Krasovskii稳定性理论,给出了该神经网络模型稳定的充分条件,以及模型稳定时中立项所必须满足的必要条件.给出的结果改进了已有的结论和方法,在一定程度上降低了求解的难度,在实际应用方面更加简捷方便.仿真实例表明了算法的有效性,以及所存在的保守性.     

具有S-型分布时滞的Hopfield神经网络模型的渐近行为

研究了具有S-型分布时滞的Hopfield神经网络模型的渐近行为，得到了平衡点的存在唯一性及全局渐近稳定性的判据，所得结果不仅包含了已有的相应结果，而且具有更广泛的适用性。     

离散Hopfield 网络的稳定性

神经网络的稳定性是神经网络应用的基础。主要研究离散 Hopfield神经网络的稳定性 ,所获结果推广了已有的结论 ,并结合网络状态图举例可直观地说明结果     

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.     

变系数时滞脉冲方程周期解的指数稳定性研究

神经网络属于复杂网络,因其可以描述各种真实的系统受到了大量学者的研究,而稳定性一直是复杂网络的重要问题,研究了一类脉冲神经网络的指数稳定性;建立一个含有分布时滞和脉冲的变系数广义 Halanay 不等式,它有 3 个特点:含有脉冲,可以用来证明不连续系统的稳定性;系数为变系数,对不等式 的系数要求更为宽松,应用更加广泛;时滞为分布时滞;利用新建立的广义 Halanay 不等式,结合 Banach 不动点理论,建立简单的 Lyapunov 函数,得到了使脉冲神经网络周期解的存在性和指数稳定性的充分条件,说明了在满足条件时,脉冲时滞神经网络存在惟一周期解,并且周期解指数稳定。