脉冲多比例时滞细胞神经网络全局指数稳定性准则

本文主要研究脉冲多比例时滞细胞神经网络的全局指数稳定性.通过Lyapunov函数以及Young不等式,并基于n维实向量空间中的lc-范数,我们得到细胞神经网络全局指数稳定的充分条件,最后我们用一个例子以及它的仿真来证明我们方法的有效性.     

一类神经网络模型的稳定性分析

研究了一类神经网络,包括Hopfield神经网络和细胞神经网络,从神经网络的互连矩阵以及神经元输入输出的激励函数出发,通过研究特殊矩阵以及单调有界函数,利用Brouwers’不动点理论和构造Lyapunov函数的方法讨论神经网络平衡点的存在唯一性和全局指数稳定性以及指数的收敛速率,获得了一些充分条件以保证神经网络的平衡点的存在性、唯一性和全局指数的稳定性,并给出了一些条件下指数收敛速率的估计值.     

带有反应扩散项的脉冲模糊细胞神经网络的全局指数同步

介绍了带有反应扩散项的脉冲模糊细胞神经网络,研究了该神经网络的全局指数同步．通过运用一些实参数以及不等式技术,取得了该系统全局指数同步的一些充分条件,该结论的取得对于全局指数同步的应用起到了很重要的作用．     

具有变时滞的细胞神经网络的全局指数稳定性

研究具有可变时滞的细胞神经网络的全局指数稳定性问题,得出了可变时滞的细胞神经网络全局指数稳定性的几个充分条件.在实际应用中,设计验证满足这些条件很方便,甚至无须知道时滞的具体形式.因而具有重要的理论意义和应用价值.       

变时滞并联限制细胞神经网络的全局稳定性

研究了交时滞并联限制细胞神经网络的全局稳定性,给出了变时滞并联限制细胞神经网络全局鲁棒稳定和全局指数稳定的充分条件。     

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.     

具有脉冲和时滞的细胞神经网络的全局指数稳定性

讨论了一类具有时滞的脉冲细胞神经网络的全局指数稳定性.利用Lyapunov函数和不等式技巧得到了该系统全局指数稳定的一个新的充分条件,该结果具有更好的适用性.     

时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性和指数稳定性

利用Brouwer不动点定理,证明了具有变时滞的细胞神经网络模型平衡点的存在性;利用Barbarlet引理、Dini导数与导数之间的关系,构造了一个特殊的Lyapunov函数,表明具有变时滞的细胞神经网络模型存在惟一全局指数平衡点并且全局渐近稳定;在此基础上,通过构造一个新的M-矩阵,利用Halanay时滞微分不等式和M-矩阵的特性,得出:细胞神经网络模型在一定的条件下,在平衡点处,全局指数稳定且与时滞无关.     

一类含有分布时滞的非自治细胞神经网络的全局指数稳定性

研究一类具有分布时滞的非自治细胞神经网络的全局指数稳定性,通过建立一个新的微分-积分不等式,并将其运用到非自治细胞神经网络的稳定性研究中,从而得到全局指数稳定性的充分判别准则.结论较以往的文献结果,更具一般性,适用范围更广.最后,通过实例说明所获结论的可行性和优越性.     

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.     

时滞并联限制细胞神经网络的时滞依赖的全局稳定性

通过构造合适的Lyapunov函数,研究了时滞并联限制细胞神经网络的全局稳定性,给出了并联限制细胞神经网络的时滞依赖的全局鲁棒稳定且是全局指数稳定的充分条件。     

一类变时延细胞神经网络的的全局指数稳定性

讨论了一类具有可变时延的细胞神经网络的平衡点的存在性及全局指数稳定性,利用Brouwer不动点定理和推广的Halanaly时延微分不等式,构造合适的Lyapunov函数,获得了该神经网络全局指数稳定的简单实用的判别条件.一个例子说明了它的应用.     

带有时滞和脉冲的模糊细胞神经网络的全局指数稳定性

主要讨论了带有时滞和脉冲的模糊细胞神经网络的全局指数稳定性.在合适的条件下,利用不动点定理、M-矩阵原理和Lyapunov函数技巧,获得了该系统平衡点的全局指数稳定性.     

具连续分布时滞细胞神经网络的指数稳定性

利用Cramer法则和Brouwer不动点定理,通过构造适当的Lyapunov泛函并结合矩阵形式的Halanay微分不等式分析技巧,研究了一类具有连续分布时滞的细胞神经网络模型的动力学性质,获得了该模型的平衡点的存在性和全局指数稳定性的充分条件.改进和推广了已有文献的结论.这些结果对设计全局指数稳定的细胞神经网络具有重要的指导意义.     

一类时滞细胞神经网络的稳定性分析

讨论一类具有时滞和变时滞的细胞神经网络的指数稳定性问题,利用Lyapunov泛函的方法,给出了判定此类时滞细胞神经网络平衡点全局指数稳定性的几个充分条件,推广了一些文献的结果,使此类模型的应用更加广泛.     

一类时延细胞神经网络的周期解

引入可调实参数di>0(i=1,2,…,n),通过构造Lyapunov泛函,结合一些分析技巧,对一类时延细胞神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性给出一些新的充分准则.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.     

具有有界多时变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

利用变系数时滞微分不等式,给出具有有界多时变时滞细胞神经网络全局指数稳定性的一些充分条件.     

变时滞神经网络模型的全局指数稳定性

研究了一类变时滞的Hopfield型神经网络的全局指数稳定性,在对网络系统施加两个不同的非线性神经元激励函数的条件下,利用M-矩阵的特性,得到了细胞神经网络模型在一定的条件下全局指数稳定的易于判定的充分条件,数值例子说明了本文结果的有效性.     

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 .     

具一般输出函数的时滞细胞神经网络的指数稳定性

讨论了具有一般输出函数的时滞细胞神经网络模型的全局指数稳定性,给出了一个使模型具有惟一的全局指数稳定的平衡点的充分条件,这一结果包含已有文献中的许多结果作为特例.