具有S-分布延时和脉冲控制的一类神经网络的鲁棒同步

具有脉冲的神经网络作为一种典型的混合系统在图像处理、模式识别、优化控制等实际工程中有广泛的应用.在这些应用中,要求神经网络具有鲁棒同步性质.因此,神经网络的鲁棒同步性研究受到许多学者的关注.本文将不确定非线性耦合函数引进到一般类神经网络中,通过构造适当的Lyapunov函数和运用一些不等式分析技术,研究了具有S-分布延时和脉冲控制的神经网络的鲁棒同步性质,得到了保证网络具有一般脉冲鲁棒同步的一个实用条件.     

关于负系数单叶函数的子族（I）

给出负系数单叶函数的子族Ｐ＾＊（Ａ，Ｂ，ｋ，β，ｚ０）的系数估计、偏差定理、凸半径等，最后，决定了其极点值。     

一类求解退化凸二次规划的投影神经网络

借助变分不等式和Kuhn—Tucker条件,构造了一类投影神经网络求解线性约束的退化凸二次规划问题．与已有的求解退化凸规划问题的神经网络系统相比,系统的适用范围更广;在理论方面,系统是全局收敛的;数值实例显示了所得结论的有效性和正确性．     

具有负系数的亚纯凸函数族的Hadamard乘积

利用文献的一些结果，研究了具有负系数的亚纯凸函数族σｋ（α）的Ｈａｄａｍａｒｄ乘积的一些性质。     

Cohen-Grossberg神经网络稳定性分析

为了研究具有逆Lipschitz激励函数的Cohen-Grossberg神经网络的稳定性,应用Brouwer拓扑度性质和线性矩阵不等式技术,探讨了Cohen-Grossberg神经网络的平衡点的存在性及唯一性。通过构造合适的Lyapunov函数和利用Lyapunov对角稳定性矩阵,给出了唯一平衡点全局指数稳定的充分条件。     

具有有限分布延时的一类神经网络的全局指数耗散性

通过构造径向无界正定的Lyapunov函数,研究了一类具有有限分布延时的神经网络的全局指数耗散性,在假定延时可微的情况下,给出了几个确保网络全局耗散性的充分条件．最后通过一个数值例子说明条件的有效性．     

星像函数与凸像函数的一个推广

利用一类积分算子,构造了函数族Ｓ（ｎ,α,λ）与Ｋ（ｎαλ）。建立了包含关系。并给出了函数族的一些不等式。     

关于负系数单叶函数的子族(Ⅱ)

利用不等式构造了一类负系数单叶函数的子族,给出了系数估计、偏差定理、凸半径等,最后决定了其极值点.     

具有负系数的解析函数族的Hadamard乘积

利用已知文献的结果，给出了具有负系数的解析函数族T^*(A,B)的Hadamard乘积的若干性质。     

关于负系数单叶函数的子族(Ⅰ)

给出负系数单叶函数的子族P（A,B,k,z0） 的系数估计、偏差定理、半径等,最后,决定了其 极点值。