具时滞离散型神经网络指数同步问题

给出了具有时变时滞的离散型神经网络全局指数同步的定义,并对一类具有时变时滞的离散型时滞神经网络的全局指数同步问题作了详细的研究,得出了一类离散型神经网络全局指数同步的充分性判据,可通过LMI工具箱检验判据有效性。     

一类离散型网络全局指数同步研究

探讨了具有离散时滞的离散型神经网络系统,并给出了这类神经网络的全局指数同步的一个有效结论.     

具有变耦合时滞的离散时间神经网络的同步

本文讨论一类具有变耦合时滞的离散时间神经网络的同步问题,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,利用线性矩阵不等式(LMI),并结合Kronecker积来获得离散时间耦合神经网络全局指数同步的判据,所获得的判据依赖于时滞。该判据易于用MATLAB的LMI工具箱进行求解和验证,同时,对细胞激活函数做了更为一般的假设。     

一类随机离散神经网络全局渐近同步

研究离散型时滞随机神经网络的同步问题,考虑了参数不确定性,解决离散型分布时滞对神经网络同步问题的影响.基于主从同步的概念,设计一个有更广泛应用的控制器,应用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式工具箱,得到这类神经网络同步的充分性判据.最后给出实际例子,检验了判据的有效性.     

具有脉冲和变时滞的离散Cohen-Grossberg神经网络的全局指数同步

研究了一类具有脉冲和变时滞的离散Cohen-Grossberg神经网络全局指数同步问题.利用ρ-锥理论和微分不等式分析技巧,获得了保证其误差系统全局指数稳定的充分条件,同时也给出了同步指数收敛速率的估计.最后,列举一个例子表明我们所得结果的有效性.     

离散时间神经网络的全局指数稳定性

研究了离散时间神经网络的全局指数稳定性问题．利用Liapunov函数法．得到了判断离散时间神经网络全局指数稳定性的一个新的充分条件．     

含无穷分布时滞的离散时间耦合神经网络同步分析

针对一类离散时间耦合神经网络,讨论其含有变时滞和无穷分布时滞时的同步性.采用Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式技术来获得时滞耦合神经网络全局渐近同步的充分性判据,并且所获得的判据依赖于时滞.同时,对细胞激活函数做了类扇形描述的假设,从而进一步减少结论的保守性.     

时滞耦合随机神经网络全局指数同步

应用矩阵的Kronecker积、线性矩阵不等式及随机微分方程等有关工具,研究了一类具离散时滞与分布时滞的随机神经网络耦合大系统的均方全局指数同步问题.综合考虑了参数的不确定性、分布时滞、随机扰动、非线性耦合等的影响,并弱化了相关文献中激励函数为严格Lipshtz或Sigma型的假定,得到该耦合大系统均方全局指数同步的一些充分性判据.所得到的结果易于通过Matlab线性矩阵不等式工具箱(LMI)进行检验.     

时滞依赖的脉冲时滞神经网络的稳定性

基于Lyapunov泛函和不等式技巧,得到脉冲混合时滞神经网络全局指数稳定性的时滞依赖型判据,其中混合时滞包括离散时滞和分布时滞两种类型.该判据用线性矩阵不等式表示,并通过一个数值实例验证了判据的有效性.     

有变时滞离散神经网络的指数稳定性

文章通过Brouwer不动点理论论证平衡点的存在性,利用相关矩阵不等式论证其全局指数稳定性,研究具有变时滞离散神经网络平衡点的指数稳定性.     

具有变时滞离散Cohen-Grossberg神经网络的周期解

讨论了具有变时滞离散Cohen-Grossberg神经网络模型,利用M-矩阵理论与适合Lypunov函数,得到该类模型周期解的存在性与全局指数稳定性,推广了先前的结果.     

忆阻型模糊细胞神经网络在时滞脉冲控制下的全局指数同步

文章研究了忆阻型模糊细胞神经网络的全局指数同步控制问题。首先,通过采用Filippo解和可测选择理论将忆阻模糊细胞神经网络转化成一类参数不确定的神经网络,并给出一个新颖的不等式以解决模糊反馈连接权重的参数不确定问题;然后,通过设计时滞脉冲控制器,并结合李雅普诺夫函数法、脉冲不等式以及给出的新的不等式,得到驱动忆阻模糊细胞神经网络与响应忆阻模糊细胞神经网络在时滞脉冲控制下指数同步的结果;最后,通过数值模拟验证了理论结果的有效性。研究结果表明:采用合适的控制器,忆阻型模糊细胞神经网络的驱动-响应系统是可以达到指数同步的。     

基于混杂脉冲切换控制的时滞混沌神经网络的镇定

针对一类离散时滞混沌神经网络,研究其基于混杂脉冲切换控制的镇定问题.利用切换Lyapunov函数方法和S过程技巧,得到了受控的神经网络的指数稳定判据.该结果反映了脉冲控制和切换控制对闭环系统的稳定性的影响.离散时滞Hopfield混沌神经网络例子表明了所给镇定方法的有效性.     

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。     

离散混合时滞细胞神经网络周期解的存在性与稳定性

利用重合度理论及一些不等式的技巧讨论了离散混合时滞细胞神经网络周期解的存在性与全局指数稳定性,给出了周期解存在与全局指数稳定性的充分条件.     

时滞离散细胞神经网络的指数稳定性

利用不等式和矩阵范数技巧分别得到了时滞离散细胞神经网络局部指数和全局指数稳定的充分条件,并对指数收敛率和吸引区域进行了估计。