具有时滞的BAM细胞神经网络模型的周期解

文献[9]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。文章在文献[9]的基础上进一步给出周期解的存在性的判据,推广和改进了前人的相关结论,最后的数值例子说明:文中结果不仅保守性小,而且计算简单。     

具分布时滞BAM神经网络周期解的存在性和指数稳定性

利用重合度理论中的延拓定理和一些分析技巧,获得了具分布时滞的双向联想记忆(BAM)神经网络模型周期解的存在性、唯一性和全局指数稳定的新结论.     

变时滞神经网络周期解的存在和指数稳定性

文章利用Brouwer不动点定理以及构造新的Lyapunov函数得到变时滞神经网络周期解的存在唯一性和指数稳定性的相应结果.     

时滞的周期神经网络模型周期解的存在性

研究具有离散时滞和分布时滞的周期神经网络模型的动力学．利用Mawhin连续定理以及拓扑度理论，证明了在一定条件下该周期神经网络系统周期解的存在性．     

时标上带有多重时滞的BAM神经网络的反周期解的存在性和指数稳定性

利用压缩映射原理及时标上的Gronwall不等式理论得到了时标T上带有时滞的BAM神经网络的反周期解的存在性和指数稳定性的充分条件.     

具有限分布时滞的模糊BAM神经网络模型概周期解的存在性及指数稳定性

利用指数二分法和不动点定理,得到了含有限分布时滞的模糊BAM细胞神经网络概周期解存在性的充分条件,通过构造李雅普诺夫函数和Yang不等式,得到了概周期解的全局指数稳定性.     

BAM神经网络周期解的存在性及全局稳定性

讨论了具有分布时滞的双向联想记忆(BAM)神经网络的动力学行为。利用迭合度理论的延拓定理和分析技巧,得到了周期解的存在性和全局稳定性的充分条件,对设计这种类型的神经网络具有重要意义。     

具离散时滞的混合双向联想记忆神经网络的周期解

在放弃活跃函数的有界性、单调递增性和可微性条件下,引入可调实参数di>0(i=1,2,…,n),通过构造Lyapunov泛函和运用不等式分析技巧,对一类具离散时滞的混合双向联想记忆神经网络的周期解、平衡点的存在唯一性和全局指数稳定性给出了一些新的充分准则.     

具中立型连续时滞的BAM神经网络模型概周期解的指数稳定性

利用连续性原理及不等式技巧,对一类具中立型有界连续时滞的BAM神经网络模型概周期解的指数稳定性进行研究,得出了所研究模型的概周期解指数稳定的充分条件.     

时滞的周期神经网络模型周期解的稳定性

通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,获得了时滞周期神经网络模型周期解指数稳定性的一个充分条件.     

离散时间BAM神经网络周期解的存在性

利用迭合度连续定理研究了具有周期系数的离散时间BAM神经网络周期解的存在性,得到了比原有结果更优化的结论。     

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.     

分布时滞模糊BAM神经网络模型的指数稳定性

详细介绍了一类具分布时滞的模糊BAM（Bi·direction Associate Memory）神经网络模型．在合适的条件下,通过数学分析技巧和压缩映像原理,证明了模型平衡点的存在唯一性;通过构造Liapunov泛函,利用Lipschitz激励函数性质,获得了平衡点的指数稳定性．     

BAM神经网络的稳定性分析

本文研究了BAM神经网络的稳定性问题,通过构造新的Lyapunov泛函,给出了此类系统平衡点渐近稳定的充分条件,并举例说明了结果的有效性和保守性.该充分条件对丰富和完善了神经网络的稳定性理论体系,具有积极的意义.     

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BAM神经网络的全局稳定性

利用李雅普诺夫泛函方法并结合一些分析技巧获得了时滞BAM神经网络平衡点全局渐近稳定和全局指数稳定的充分条件，这些条件对设计全局渐近稳定的BAM神经网络和全局指数稳定的BAM神经网络具有重要意义．     

时延细胞神经网络的指数稳定性和周期解

研究时延细胞神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性问题 .巧妙地引入可调实参数di>0 (1 ,2 ,… ,n) ,通过构造Lyapunov泛函并结合有效的分析技巧 ,给出新的充分准则 .所得的结果 ,推广和改进已有报道的相关结果 .这些准则可用于设计全局指数稳定的和周期振荡的具时滞的神经网络 ,扩大神经网络设计的范围 .     

一类具脉冲的非自治高阶BAM神经网络周期解的全局指数稳定性

通过构造Lyapuonv函数,利用M-矩阵理论以及Yang不等式技巧,研究了一类含脉冲的非自治高阶BAM(bi-directional associative memory)神经网络周期解的全局指数稳定性,且推广了相关文献中的结果.