二阶连续型Hopfield神经网络的平衡点及全局指数稳定性

讨论输出响应函数为非光滑的二阶连续型Hopfield神经网络的平衡点的存在和唯一性,得到了该类网络平衡点存在并且唯一的两个充分条件.同时,该类网络的唯一平衡点全局指数稳定的一个新判据被获得.作为特例,输出响应函数为非光滑的一阶连续型Hopfield神经网络的一些新判据也被得到.这些新判据是文献[3]的诸结果的改进.     

有脉冲和时滞的双向记忆神经网络稳定性分析

利用Lyapunov函数和二维Hanalay类型不等式,研究带有脉冲和时延的广义双向联想记忆神经网络平衡点的全局指数稳定性,得到了几个判断网络全局指数稳定的充分条件,这些条件刻画了脉冲强度和没有脉冲的连续子网络(双向联想记忆神经网络的连续部分)的指数收敛速度对整个网络的全局指数稳定性的混合影响。研究结果表明即使脉冲对网络状态有放大的影响,脉冲时滞双向联想记忆神经网络也可能保持连续子网络的全局指数稳定性质。数值例子验证了理论结果的正确性。     

二阶时滞的双向联想记忆神经网络的稳定性分析

讨论了二阶时滞的双向联想记忆神经网络平衡点的全局稳定性,利用Lyapunov函数和不等式技巧得到了网络平衡点的全局渐近稳定和全局指数稳定的几个充分条件.     

多比例时滞杂交双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性

考虑多比例时滞杂交双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性．应用Brouwer不动点定理证明了多比例时滞杂交双向联想记忆神经网络平衡点的存在性,再通过构造合适的Lyapunov泛函,获得了该系统平衡点全局指数稳定的时滞依赖的充分条件,该条件蕴含系统平衡点的唯一性,并给出了一个例子说明结论的有效性．     

双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性

研究了带连续时延杂交双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性 ,通过构造适当的Lyapunov泛函获得了与时延无关的充分条件且保证网络指数收敛到惟一稳定的平衡点 ,在证明过程中 ,并不要求突轴联结权的对称性和激活函数的单凋性与可微性 ,因此论文所推导的结果更具一般性。     

含时延的双向联想记忆神经网络的指数吸引性分析

针对含时延的双向联想记忆神经网络模型具有多个对应于不同记忆模式的平衡点的特点,采用不等式技巧和非负矩阵性质,建立了平衡点指数吸引域及其指数收敛速度估计的方法,所得结论对含时延的双向联想记忆神经网的设计和容错性能的评价都很有意义。     

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。     

具有时滞的双向联想记忆神经网络的稳定性分析

研究一类具有时滞的变系数双向联想记忆神经网络(BAM)的稳定性问题.由于时滞变系数双向联想记忆神经网络的平衡点不一定存在,分平衡点存在和不存在两种情况进行研究.在BAM神经网络系统存在平衡点时,通过构造Lyapunov函数,结合不等式分析技巧,给出了系统指数稳定的充分条件;在BAM神经网络系统不存在平衡点时,利用数学归纳法给出了系统的吸引域.     

双向联想记忆神经网络的指数输入 - 状态稳定性

研究关于具有多个时滞效应和时变外部输入双向联想记忆神经网络模型的指数输入-状态稳定性分析。首先，建立了双向联想记忆神经网络模型，该模型具有多个时滞效应并且外部输入是时变的。而且模型中非线性神经元激励函数不要求是有界的，也不要求是光滑的。然后给出双向联想记忆神经网络指数输入-状态稳定性的一个定义，利用Lyapunov泛函和线性矩阵不等式－mXTQX+2lXTπY≤l2YTπT(mQ)－1πY和XTY+YTX≤εXTΛX+ε\YTΛ－1Y的方法，获得含有多时滞效应和时变外部输入的双向联想记忆神经网络模型指数输入-状态稳定性的一个充分条件。
     

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.     

具连续分布时滞与非线性脉冲BAM神经网络的全局指数稳定性

研究了具有连续分布时滞与非线性脉冲影响的BAM型神经网络的全局指数稳定性问题.利用M-矩阵以及谱理论等工具得到了系统存在惟一全局指数稳定的平衡点的充分条件.并给出一个例子说明结论的有效性.     

不确定区间时滞Markov跳变BAM神经网络的鲁棒指数稳定性

讨论了具有不确定区间时滞的BAM神经网络的鲁棒均方指数稳定性问题。通过构造适当的Lya-punov-Krasovskii泛函,利用一些新的定界技术,以线性矩阵不等式形式给出了Markov跳变BAM神经网络的时滞且区间相关的全局鲁棒指数稳定性判据,该判据利用Matlab的LMI工具很容易进行检验。给出数值示例,说明了判据的有效性与优越性。     

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。     

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。     

具一般输出函数的时滞细胞神经网络的指数稳定性

讨论了具有一般输出函数的时滞细胞神经网络模型的全局指数稳定性,给出了一个使模型具有惟一的全局指数稳定的平衡点的充分条件,这一结果包含已有文献中的许多结果作为特例.     

一类神经网络模型的稳定性分析

研究了一类神经网络,包括Hopfield神经网络和细胞神经网络,从神经网络的互连矩阵以及神经元输入输出的激励函数出发,通过研究特殊矩阵以及单调有界函数,利用Brouwers’不动点理论和构造Lyapunov函数的方法讨论神经网络平衡点的存在唯一性和全局指数稳定性以及指数的收敛速率,获得了一些充分条件以保证神经网络的平衡点的存在性、唯一性和全局指数的稳定性,并给出了一些条件下指数收敛速率的估计值.