具有时滞的回归神经网络全局指数鲁棒稳定性的一个新判据

研究了具有时滞的不确定性的回归神经网络模型的全局鲁棒稳定性,获得了检验该模型平衡点全局鲁棒稳定性的一个新判据.这个判据是以线性矩阵不等式提供的,能够有效地利用Matlab中线性矩阵不等式工具箱进行计算.一些最近出版文献的结果被改进和推广,并用数值例子表明了本文给出结果的有效性.     

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。     

一类具有无穷分布时滞的反应扩散神经网络的全局渐近稳定性

针对一类具有无穷分布时滞的反应扩散神经网络模型,在Dirichlet边界条件下应用Lyapunov稳定性理论,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函获得了该系统的全局渐近稳定性判据,数值模拟说明了所得理论判据的可行性.     

对细胞神经网络稳定性问题的再研究

通过对一类具时延的细胞神经网络模型平衡点的全局渐近稳定性问题的再研究,给出了若干全新的稳定性判据。     

一类时滞神经网络的全局鲁棒稳定性分析

利用矩阵Schur补的有关知识,通过构建李雅普诺夫函数,研究了一类时滞神经网络的平衡点的全局稳定性,得到了该类神经网络在平衡点全局鲁棒稳定的充分判据．     

一类时滞反应扩散Cohen-Grossberg神经网络的稳定性

利用Lyapunov泛函研究一类时滞反应扩散Cohen—Grossberg神经网络平衡点的全局指数稳定性．给出了一些代数判据．     

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。     

具有时变时滞的Cohen-Grossberg神经网络的稳定性

考查具有时间改变时滞的Cohen-Gmssberg神经网络的动力学性质,给出具有时间改变时滞的Cohen—Gwssberg神经网络的全局渐近稳定性的判据．     

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.     

一类分布时滞竞争神经网络的全局渐近稳定性

利用拓扑度理论和Lyapunov泛函,研究了一类分布时滞竞争神经网络的全局渐近稳定性,给出了平衡点的存在唯一性和全局渐近稳定性的判据.实例说明了判据的有效性.     

具有变系数和变时滞的BAM神经网络的全局指数稳定性的新判据

研究了一类具有变系数和变时滞的联想记忆神经网络的全局指数稳定性。通过选择适当的Lyapunov-krasovskii泛函,利用不等式技巧给出了联想记忆神经网络的全局指数稳定性的新判据。     

一类变时滞静态递归神经网络的全局鲁棒稳定性

运用LaSalle不变性原理,研究了一类变时滞静态递归神经网络的全局鲁棒稳定性,给出了全局鲁棒稳定性的新代数判据.     

具有时滞的二阶连续型Hopfield神经网络的周期解

对激励函数为非光滑的二阶Hopneld神经网络的周期解的存在唯一性问题进行讨论．得到了当每个输入函数是以ω为周期时，该类神经网络存在唯一性ω周期解的一个充分判据．同时，也获得了该类网络的其余各解全局指数收敛于该ω周期解的一个判据．作为特例，具有时滞的一阶连续型Hopficld神经网络的类似结果也被获得．     

具有不可微时变时滞四元数神经网络的全局μ－稳定性

稳定性是实值、复值、四元数神经网络在众多领域应用中首要关心的问题,针对具有不可微时变时滞的四元数神经网络的全局μ-稳定性问题,提出了在不要求网络可分解情况下的充分性判据;将四元数神经网络整体考虑,通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,运用自由权矩阵和矩阵不等式等技术,获得了所研究网络平衡点的全局μ-稳定性的充分性条件,给出的稳定性判据是四元数线性矩阵不等式表示的,同时将所得结果与已有的结果进行了对比;最后通过一个数值仿真实例验证了结果的有效性.     

时延细胞神经网络的全局渐近稳定性

通过Lyapunov泛函方法和新的不等式分析技巧,讨论了一类时延细胞神经网络的全局渐近稳定性问题,得到了一个新的充分判据,该判据可用于设计出各种全局稳定的网络。     

一类变时滞反应扩散静态递归神经网络解的P阶有界性和P阶全局指数稳定性

利用Lyapunov泛函与不等式技巧研究了一类变时滞反应扩散静态递归神经网络解的P阶一致有界,P阶一致最终有界和P阶全局指数稳定性,获得了易于验证的代数判据.     

一类时滞静态递归神经网络的全局鲁棒稳定性

运用M-矩阵的性质、Liapunov泛函方法及不等式技巧,研究了一类时滞静态递归神经网络的全局鲁棒稳定性,给出了全局鲁棒稳定性的新的代数判据。     

具变时滞细胞神经网络的指数稳定性与正周期解

利用Lyapunov函数研究具变时滞细胞神经网络的指数稳定性，获得新的判据，利用重合度理论得到了该神经网络正周期解存在的充分条件．     

一类细胞神经网络的时滞相关全局稳定性判据

研究了一类带有离散和分布时间滞后的不确定时滞细胞神经网络(DCNN)的全局渐进稳定性。应用李亚普诺夫稳定性理论,构造李亚普诺夫泛函,结合Leibniz-Newton公式,给出一个关于时滞细胞神经网络的新颖的全局渐进稳定性判据,所得出的结论依赖于时间滞后的最大值并且以线性矩阵不等式的形式给出。最后给出一个数值例子来说明所提判据的有效性和可行性。     

一类具有有界和无界时滞的Cohen-Grossberg神经网络的稳定性

研究了一类具有有界和无界时滞的Cohen-Grossberg神经网络的动力学性质,给出具有有界和无界时滞的Cohen-Grossberg神经网络的全局渐近稳定性的判据.