具有周期和时滞的Hopfield型连续神经网络的周期解

利用Ｒａｚｕｍｉｋｈｉｎ方法和Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函，对具有周期和时滞的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型连续神经网络模型，得到了存在唯一的全局一致渐近稳定的周期解的充分条件。     

随机时滞Hopfield神经网络的均方指数稳定性

利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函和Ｉｔｏ公式，研究了具有时滞的随机Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络的均方指数稳定性．证明了三条定理和三个推论．当随机扰动为零时，便得到确定性的时滞神经网络指数稳定的结果．     

一类具时滞细胞神经网络的全局一致渐近稳定性

讨论了一类具时滞细胞神经网络平衡点的全局一致渐近稳定性, 通过构造合适的Lyapunov泛函, 得到了三个具时滞细胞神经网络全局一致渐近稳定性的新的充分条件。     

一类时滞细胞神经网络的稳定性研究

利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函方法和不等式分析技巧,研究了一类时滞细胞神经网络的稳定性,给出了一类时滞细胞神经网络全局渐近稳定的一个新的充分条件。     

解二次极大极小的时变时滞神经网络

通过鞍点定理和投影理论,提出了一个解二次极大极小问题的变时滞神经网络。利用泛函微分方程理论,给出了确保该变时滞神经网络全局指数稳定的充分条件。由于稳定性分析中不需要原极大极小问题的凸性,该网络可以用来求解一类非凸优化问题。仿真实例验证了理论的正确性和网络的性能。     

Hopfield型神经网络的全局渐近稳定性

讨论了连续Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络的全局渐近稳定性问题，通过利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函方式和不等式分析技巧给出了平衡点的全局渐近稳定性的些充分条件。     

随机时滞Hopfield神经网络的均方指数稳定性

利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函数和Ｉｔｏ公式，研究了具有时滞的随机Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络的均方指数稳定性，证明了三条定理和三个推论，当随机扰动这零时，便得到确定性的时滞神经网络指数稳定的结果。     

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。     

Hopfield连续神经网络平衡态局部指数稳定的充要条件

研究Ｈｏｐｆｉｅｌｄ连续联想记忆神经网络平衡点的局部指数稳定性,给出了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ连续联想记忆神经网络的平衡点局部指数稳定的充要条件。通过引入特征函数的方法,得到了各记忆模式的指数吸收域的估计,以此可用来评价Ｈｏｐｆｉｅｌｄ连续反馈联想记忆的容错能力和模式恢复能力,且可用于综合更为实用的连续联想记忆神经网络。     

具有混合时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的稳定性分析

研究了均方意义下的具有时变时滞与分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性,利用It微分公式和Lyapunov泛函,得到了一个关于其指数稳定时滞无关的充分条件.具体实施方法是运用It微分公式沿所考虑的神经网络对构造的Lyapunov泛函进行微分,得到了系统稳定的代数判据.最后,通过一个数学样例说明了所得结论的有效性.目前文献尚未见同时具有时变时滞与分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性的相应结果,由于Cohen-Grossberg神经网络更具有代表性,其研究意义与应用前景不言而喻.     

变时滞随机反应扩散Hopfield神经网络的稳定性

作者讨论了具有变时滞的随机反应扩散Hopfield神经网络的稳定性. 利用Ito公式,时滞微分不等式和神经网络的特性,作者导出了关于非常值平衡解的矩指数稳定性的代数条件. 最后作者给出了一个说明性实例.     

带有常时滞循环耦合神经网络的全局指数稳定性

讨论了带有常时滞循环耦合神经网络的全局指数稳定性 在讨论过程中通过构造同胚映射论证了该系统平衡点的存在性与唯一性 再通过构造合适的Lyapunov函数论证唯一平衡点是全局指数稳定的 类似于已有的神经网络稳定性方面工作 在神经元的激励函数满足Lipschitz条件且相关系数构成矩阵也满足给定条件下 得到 n 层带有常时滞的神经网络全局指数稳定的动力学性质 所得结果同时也蕴含当神经元的衰减速率足够大时 神经网络是全局指数稳定的     

一类具分布时滞的分数阶神经网络的一致稳定性

本文讨论了一类具分布时滞的分数阶神经网络系统的一致稳定性问题,主要应用分数微积分理论与Banach不动点定理得到了该系统解的存在唯一性条件和一致稳定性结果。     

变时滞Cohen-Grossberg随机神经网络的矩指数稳定性

本文利用随机积分的伊腾公式,时滞微分不等式及随机时滞神经网络的特性 讨论变时滞Cohen-Grossberg随机神经网络的矩指数稳定性,实例证明本文结果的优越性.     

具有分布时滞的双向联想记忆神经网络稳定性分析

考虑分布时滞的双向联想记忆神经网络模型,并且给出其平衡态一致稳定和全局渐近稳定的充分条件。     

变时滞随机模糊细胞神经网络的均方指数稳定性研究

研究变时滞随机模糊细胞神经网络的均方指数稳定性,利用Ito公式及Lyapunov泛函方法得到其均方指数稳定的判据,并举例说明了理论结果的有效性.     

含混合时滞的随机Hopfiled神经网络的全局指数稳定性

考虑一类含混合时滞的随机Hopfiled神经网络,运用Razumikin方法和不等式技巧得到了该网络平凡解的p阶指数稳定性,推广了一些已有的结果,并利用一个例子,说明结果的有效性.     

脉冲分布时滞细胞神经网络反周期解的存在性和稳定性

利用迭代分析方法,研究了一类脉冲分布时滞细胞神经网络反周期解的存在性和唯一性以及平衡点的一致稳定性,得到了一些新的结论．     

带反应扩散和分布时滞的神经网络的稳定性

文章中我们研究了带反应扩散和分布时滞的神经网络,利用M矩阵的性质和不等式技巧,给出了系统平衡点一致稳定的判别准则.