具有不同时间尺度的分布时滞竞争神经网络概周期解的全局指数稳定性

运用李亚普诺夫泛函结合微分不等式技巧研究了具有不同时间尺度的分布时滞竞争神经网络的概周期解,给出了其全局指数稳定性的一个充分条件。     

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。     

一类含变时滞的退化中立型系统的鲁棒稳定性

讨论了一类含变时滞和非线性不确定项的退化中立型系统的鲁棒稳定性,借助于新算子的稳定性,将含变时滞和非线性不确定项的一般中立型系统推广到退化系统中,利用李亚普诺夫方法和线性矩阵不等式给出了一个新的依赖时滞的稳定性判据,相比已有文献具有较低的保守性,最后通过M atlab实现可以验证该判据的有效性和先进性。     

变时滞离散时间切换Hopfield神经网络的稳定性分析(英文)

主要研究具有时变时滞和不确定项的离散时间切换霍普菲尔德神经网络的鲁棒指数稳定性问题。首先,给出具有时变时滞和不确定项的离散时间切换霍普菲尔德神经网络的数学模型。然后,基于一个新的李亚普诺夫-克拉索夫斯基泛函、离散时间的詹森不等式和线性矩阵不等式,应用平均驻留时间方法,导出一些新的时滞依赖的准则,从而保证离散时间切换霍普菲尔德神经网络的鲁棒指数的稳定性。并且通过一个数值例子验证了导出结果的有效性。     

时滞递归神经网络鲁棒稳定性分析的统一方法

针对具有范数有界不确定性和恒定时滞的标准神经网络模型(SNNM),利用李亚普诺夫稳定性理论和S-方法给出了其鲁棒稳定的判定条件,稳定性判据被表示为线性矩阵不等式的形式,易于求解.大多数时滞(非时滞)递归神经网络(RNNs)都可以转化为SNNM,从而可以用统一的方法进行分析,克服了以往方法中存在的不足.给出的实例中,利用SNNM的结论对常见的一类RNNs的鲁棒稳定性进行分析,结果表明该方法是简单有效的.     

脉冲高阶时滞Hopfield型神经网络的稳定性分析

针对进化过程中顺序的突然改变导致无法用纯连续或纯粹的离散神经网络来描述的问题,给出了脉冲高阶时滞Hopfield型神经网络模型,并得到时滞脉冲系统渐近稳定的结果.然后,利用该结果和李亚普诺夫方法以及数学分析技术分析网络的稳定性.在激励函数连续、单调有界的条件下,给出了保证脉冲高阶时滞Hopfield型神经网络全局一致渐近稳定的充分条件.这些条件含有许多可调参数,为神经网络提供灵活的设计与分析;并且易于检验,适用于分析生物神经系统的动态特性或设计全局稳定的神经网络.最后,通过仿真实例说明了所得结果的有效性.     

时滞神经网络的鲁棒控制器

对不确定变时滞神经网络系统的鲁棒控制器的设计进行了分析.通过构建李亚普诺夫泛函并结合线性矩阵不等式方法及有关不等式技巧给出了不确定时滞神经网络的输出反馈鲁棒控制器的设计方法,提出了易于实现的鲁棒控制器设计的代数判据,其结论与满足一定条件下系统的变时滞大小无关.最后给出了实例并进行了仿真,实验结果表明所设计的鲁棒控制器的有效性.     

一类时变时滞系统的稳定性判据

文章研究了一类时变时滞系统的稳定性,根据时变时滞的上下界,将时滞区间划分为多个部分,并设计相应李亚普诺夫函数,得到了新的稳定性判据,该判据与时滞的上下界相关;并推导了带非线性扰动的时变时滞系统稳定性,得出线性矩阵不等式的形式,并使用数字仿真验证了结论的有效性.     

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。     

多时滞和分布时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性

应用Young不等式技术和构造适当的Lyapunov函数,研究了同时具有多时变时滞和分布时滞的细胞神经网络的全局渐近稳定性问题.得出了时滞细胞神经网络的平衡点全局渐近稳定的几个充分判据.与现有一些文献中的结果相比,所得到的这些判据具有保守性小,适用范围宽等特点.仿真示例验证了所得结果的有效性.     

双线性离散广义系统的可解性和镇定性

文章讨论了一类双线性离散广义系统的全局渐近镇定性.基于LaSalle不变原理和隐函数定理同时给出了使闭环系统存在唯一解和全局渐近稳定的充分条件.此外,文章通过一个数值例子来证明了所给方法的有效性.     

参数不确定统一混沌系统的脉冲控制

针对一类参数不确定的统一混沌系统,提出一种脉冲控制方法.该方法采用系统状态变量的线性反馈作为脉冲控制信号,来实现统一混沌系统的全局渐近稳定,同时给出了统一混沌系统新的全局渐近稳定判据,并对其进行了扩展,与现有的研究结果相比,降低了全局渐近稳定条件的保守性.该方法所设计的控制器结构简单,易于实现,且响应速度快,可为保密通信与混沌载波信号扩展谱等应用提供坚实的理论基础,理论分析和仿真结果验证了方法的有效性.     

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。     

Stability Analysis for Stochastic Delayed High-order Neural Networks

In this paper, the global asymptotic stability analysis problem is considered for a class of stochastic high-order neural networks with tin.delays. Based on a Lyapunov-Krasovskii functional and the stochastic stability analysis theory, several sufficient conditions are derived in order to guarantee the global asymptotic convergence of the equilibtium paint in the mean square. Investigation shows that the addressed stochastic highorder delayed neural networks are globally asymptotically stable in the mean square if there are solutions to some linear matrix inequalities （LMIs）. Hence, the global asymptotic stability of the studied stochastic high-order delayed neural networks can be easily checked by the Matlab LMI toolbox. A numerical example is given to demonstrate the usefulness of the proposed global stability criteria.     

基于LMI的随机时滞神经网络的全局渐近稳定性分析

研究了一类时变时滞与分布时滞的随机神经网络模型的全局渐近稳定性,该模型考虑了神经网络的随机扰动性.通过构造适当的Lyapunov泛函,以线性矩阵不等式的形式给出了系统全局渐近稳定的充分条件.最后,数值算例说明了结果的正确性.     

变时滞非线性细胞神经网络稳定性分析

通过构造新的Lyapunov-Krasovskii泛函和线性矩阵不等式(linear matrix inequatity,LMI),研究变时滞非线性细胞神经网络渐近稳定性,利用牛顿-莱布尼兹公式,一些参数矩阵表达出系统变量之间的关系。从而得出一个具有变时滞相关的全局渐近稳定性判据,其扩展并改善了以前文献的结果。数值及仿真例子验证了结果的有效性。     

变时滞非线性细胞神经网络稳定性分析

通过构造新的Lyapunov-Krasovskii泛函和线性矩阵不等式（linear matrix inequatity,LMI）, 研究变时滞非线性细胞神经网络渐近稳定性, 利用牛顿-莱布尼兹公式, 一些参数矩阵表达出系统变量之间的关系。从而得出一个具有变时滞相关的全局渐近稳定性判据, 其扩展并改善了以前文献的结果。 数值及仿真例子验证了结果的有效性。     

一个带有潜伏感染和不完全治疗的肺结核模型研究

介绍了一个带有潜伏感染和不完全治疗的肺结核传染病模型,结果表明,持续振荡不可能产生,地方病的大小趋于无病平衡点或某个地方病平衡点,得到了无病平衡态的全局渐近稳定性和地方病平衡点的局部渐近稳定性.     

具有leakage时滞的随机T-S模糊神经网络的稳定性

研究了一类具有leakage时滞的随机T-S模糊神经网络的稳定性,通过构造一个新的Lyapunov-Krasovskii泛函,并应用It公式、随机不等式技术,得到了基于线性矩阵不等式(LMI)的均方意义下的全局稳定性判定条件.     

线性不确定大系统的分散变结构控制

本研究了具有参数摄动、关联影响和外界干扰等不确定因素影响的线性大系统的分散控制问题。在假设系统不确定性有界且满足一定匹配条件的前提下,给出了系统的一种分散变结构控制算法,实现了大系统的全局渐近稳定。该控制律设计简单,并保证了闭环系统较好的动态性能和较强的鲁棒性。