S-分布时滞区间细胞神经网络的全局渐近鲁棒稳定性

研究了一类具有S-分布时滞的区间细胞神经网络的全局渐近鲁棒稳定性问题,得到了实用有效的判别准则并给出了实例．     

一类具变时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性

讨论一类具变时滞细胞神经网络平衡点的唯一性和全局渐近稳定性,利用矩阵不等式,通过构造合适的Lyapunov泛函,得到了具变时滞细胞神经网络全局渐近稳定性的新的充分条件．     

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。     

一类具多比例时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

通过构造合适的Lyapunov泛函和运用Halanay时滞不等式,讨论一类具多比例时滞细胞神经网络的全局指数稳定性,得到了判定该系统平衡点全局指数稳定的一个时滞独立的充分条件.通过数值算例和仿真结果验证了所得结论的有效性.     

具有时滞的细胞神经网络的全局渐近稳定性分析

研究了一类具有时滞的细胞神经网络的稳定性问题,首先证明了这类系统的平衡点的存在性,然后利用Lyapunov泛函方法结合不等式分析技巧,在引入一系列参数的条件下,给出了系统平衡点唯一和平凡解全局渐近稳定的充分条件,该条件与时滞无关且推广和改进了已有文献的结果.     

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。     

变时滞随机模糊细胞神经网络的全局指数稳定性

通过构造合适的Lyapunov泛函,利用It微分算子和不等式的分析技巧研究一类变时滞随机模糊细胞神经网络平衡点的全局指数稳定性,得到了该模型全局指数稳定的一个时滞独立和一个时滞依赖的充分条件.最后通过数值算例验证结论的有效性.     

高阶S-分布时滞细胞神经网络的全局鲁棒指数稳定性

利用分析技巧,通过构造恰当的Lebesgue-Stieltjes积分型Lyapunov泛函,得到系统全局鲁棒指数稳定的充分条件,判断方法简单.最后给出一个实例,以说明本文主要结论的有效性.     

一类延迟细胞神经网络全局渐近稳定性条件

通过应用李雅普诺夫函数和矩阵不等式的方法,给出判定一类延迟细胞神经网络平衡点惟一性和全局渐近稳定性的一个充分条件。 该条件包含并改进了已有文献中一些结果。     

S-分布时滞随机区间细胞神经网络的全局指数鲁棒稳定性

利用Lyapunov稳定性理论和随机分析的方法,给出了在均方意义下系统全局指数鲁棒稳定性的判据,并且给出了几乎必然指数稳定性的代数判据,通过仿真例子说明结果的实用性。     

具时滞细胞神经网络周期解的全局渐近稳定性

讨论一类具时滞细胞神经网络周期解的全局渐近稳定性.通过构造合适的Lyapunov泛函及应用Barbalat引理,得到了具时滞细胞神经网络周期解的全局渐近稳定性的新的充分条件.最后通过数值算例及仿真证明了所得结论的有效性.     

基于LMI的比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性

通过构造合适的Lyapunov泛函及应用线性矩阵不等式,研究一类比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性,得到系统全局渐近稳定的时滞相关与时滞独立的充分条件.利用数值算例和仿真结果验证了所得结论的正确性.     

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。     

一类变时滞模糊细胞神经网络的全局指数周期性

通过构造合适的Lyapunov泛函和利用Young不等式,研究了一类变时滞模糊细胞神经网络的全局指数周期性,得到了该神经网络周期解存在唯一且全局指数周期的充分条件,给出一个例子说明结论的有效性.     

多比例时滞杂交双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性

考虑多比例时滞杂交双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性．应用Brouwer不动点定理证明了多比例时滞杂交双向联想记忆神经网络平衡点的存在性,再通过构造合适的Lyapunov泛函,获得了该系统平衡点全局指数稳定的时滞依赖的充分条件,该条件蕴含系统平衡点的唯一性,并给出了一个例子说明结论的有效性．     

变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

研究了一类变时滞细胞神经网络平衡点的全局指数稳定性问题．在不要求激励函数全局Lipschitz条件下,利用Lyapunov函数方法和M-矩阵的特性,结合Young不等式和Halanay时滞微分不等式,得到了细胞神经网络模型在一定条件下全局指数稳定的一些充分条件．数值例子说明了本文结果的有效性．     

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。     

具连续分布时滞与非线性脉冲BAM神经网络的全局指数稳定性

研究了具有连续分布时滞与非线性脉冲影响的BAM型神经网络的全局指数稳定性问题.利用M-矩阵以及谱理论等工具得到了系统存在惟一全局指数稳定的平衡点的充分条件.并给出一个例子说明结论的有效性.     

论变时滞高阶细胞神经网络模型的反周期解

研究了具有变时滞的高阶细胞神经网络模型,得到了其反周期解存在性和指数稳定性的一类新的充分条件,并通过数值仿真图对实例进行了直观地说明。     

关于脉冲滞神经网络的全局稳定性

本文扩展双向联想记忆神经网络（BAMNN）的研究范围,在时滞型BAMNN的基础上,提出脉冲型时滞BAMNN的概念,并对其全局一致渐近稳定性进行了讨论.便于从新的途径实现BAMNN分析和综合利用.