具连续分布时滞BAM神经网络的全局稳定性

研究具有连续分布时滞的BAM神经网络系统的全局稳定性，获得全局稳定的两个充分条件。     

非自治时滞细胞神经网络的有界性和稳定性

研究一类非自治时滞微分方程所描述的细胞神经网络系统.利用Lyapunov泛函方法和矩阵分析技巧,得到了系统的解是一致有界和一致最终有界及全局渐近稳定性的判别准则.所得到的结果是新的和有实用价值的.     

一类随机时滞神经网络的全局渐进稳定性分析

研究一类具变时滞与分布时滞的随机神经网络模型零解的全局渐进稳定性,该模型考虑了神经网络的随机扰动性。通过构造新型的Lyapunov泛函,结合不等式技巧,以线性矩阵不等式的形式,并给出了系统全局渐进稳定的充分条件。数值算例说明了结果的正确性。     

对接种条件下时滞双病毒感染模型的稳定性分析

针对病毒变异而产生的2种不同病毒同时感染人群情形,研究了仅对其中一种病毒有效的接种预防对另一种病毒的传播所产生的影响;建立了一类具有时滞的双病毒感染传染病模型.通过构造合适的Lyapunov泛函,得到了系统的全局动力学性质,即当基本再生数小于1时,两种病毒最终均会消亡,而当基本再生数大于l时,到底是一种还是2种病毒引起地方病依赖于某些参数值.本文结论为双株病毒动力学模型中单一病毒的接种率的影响研究提供了有用的信息.     

具连续分布滞量一阶中立型泛函微分方程的渐近性与振动性

文中研究了某类一阶连续分布滞量的中立型泛函微分方程解的振动性质。给出了该类方程的所有非振动解当t无限增大时收敛于零的充分条件,得到了其所有解都振动的判据。     

一类无界时滞中立型微分方程的渐进稳定性

考虑具有无界时滞的中立型微分方程d/dt[x(t)-P(t)x(at)]+Q(t)x(βt)=0,t≥t0,P(t)∈C([t0,∞),R),Q(t)∈C([t0,∞),(0,∞)),0<α,β<1,当P(t)≠O时零解的一致稳定性和渐进稳定性,建立了该方程零解一致稳定及渐进稳定的充分条件.     

一类四阶时滞差分方程的全局渐近稳定性

运用半环分析法研究了一类四阶时滞差分方程解的结构以及全局渐近稳定性，所得结果推广了文献[1][5]和[6]中的结果．     

联想记忆混沌神经元网络

在对当前混沌神经元网络在信息处理中的应用研究的基础上,提出了对混沌神经元组成的人工神经网络模型建立一种新的自联想矩阵的方法,由此建立了经沌神经元组成的改进的联想记忆网络。通过仿真实验证实了与现有方法相比,其联想的成功率和加快速度方面都有较大的提高。并从理论上详细地介绍了网络的联想记忆过程和性质提高的原因。     

一类四阶有理差分方程的振动规律和全局稳定性

主要讨论了一类四阶有理差分方程x_(n+1)=x_(n-2)x_(n-3)/x_(n-2)+x_(n-3)+1,n=0,1,2,…,初始值x_(-3),x_(-2),x_(-1),X_0 ∈(0,∞)的振动规律和全局稳定性,即描述了其解的振动周期为15,且正、负半环长的规律为:4~+,3~-,1~+,2~-,2~+,1~-,1~+,1~-;又指出了解之间存在x_(n+k)△(C(x_(n+k))x_n(C(x_(n+k)C(x_n))(n≥-3)的大小关系;并得到了方程的平衡点是全局渐近稳定的.     

中立型时滞系统的渐近稳定性

利用Lyapunov泛函方法，对具有离散和分布时滞的中立型系统的稳定性进行分析，得到了系统渐近稳定的两个时滞相关充分条件，这两个条件用线性矩阵不等式（LMI）表示，易于验证。最后通过一个实例验证了所得结果的有效性。     

变时滞多向联想记忆神经网络周期解 的存在性与全局指数稳定性

多向联想记忆神经网络实现多对多联想记忆需要系统存在平衡点或周期解.该文利用重合度理论证明了在给定的一组条件下多向联想记忆神经网络至少存在一个周期解,并获得周期解全局指数稳定的条件.     

非线性变延迟微分方程的渐近稳定性

关于非线性变延迟微分方程的渐近稳定性的讨论，M.Zennaro在Numer.Math,1997,77对延迟项做了较多严格的假定的情形下，给出了一类特殊方程的渐近稳定性的一个充分条件。作者考虑了延迟项仅仅要求是有界变量而不附加其它任何限制的情形，并给出了非线性变延迟微分方程渐近稳定的一个充分条件。     

一类具M-P型非线性神经网络模型的渐近性与指数稳定

研究了二元非线性时滞神经网络模型.获得了大阈值及临界阈值情形的渐近行为与全局指数稳定.特别是对临界情形建立了解趋于各平衡点的充要条件,其结果对相关文献的结论作了较大推广.     

非自治中立型泛函微分方程的渐近稳定性

讨论一类非自治中立型泛函微分方程的3/2-稳定性，得到了这种方程的零解一致稳定和渐近稳定的几个充分条件。     

延迟区间BAM神经动力学模型及鲁棒稳定性分析

给出了带轴突信号传输延迟的区间ＢＡＭ神经动力学模型（ＤＩＢＡＭ）,它是其他ＢＡＭ模型的推广,应用区间动力学系统的稳定性理论,并且构造适当的Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数,研究了ＤＩＢＡＭ的鲁棒稳定性,得到了一个充分条件,用几个具体例子进行了计算机模拟,结果表明所得的鲁棒稳定性条件的正确性。