具有S-型分布时滞和反应扩散的非自治神经网络的全局指数稳定性和有界性分析

研究具有S-型分布时滞和反应扩散的非自治神经网络的全局指数稳定性和有界性.通过建立一个新的微分-积分向量不等式,运用Lyapunov函数方法和不等式分析技巧,得到非自治系统全局指数稳定和有界的充分条件.最后通过一个例子验证了所得结论的正确性和可行性.     

时变时滞非自治神经网络的全局指数稳定性

在激励函数仅满足全局Lipschitz连续,时变时滞函数有界、连续可微且导数小于1的条件下,通过构造一个恰当的Lyapunov泛函并结合Young不等式,利用Lyapunov稳定性理论,首先研究了一类具有时变时滞的多轴突非自治神经网络系统的全局指数稳定性问题,得到一系列在实践中易于验证的、保证系统全局指数稳定的充分条件.作为特例,还得到了具有定常时滞的多轴突非自治系统以及一般的非自治系统的全局指数稳定性充分条件.其次,还得到了一类同时具有连续时变时滞和无穷分布时滞的多轴突非自治神经网络系统的全局指数稳定性充分条件.本文去掉了关于激励函数有界、可微等限制条件,推广并改进了相关文献的结果.本文的结果也适合自治神经网络系统.最后举例说明了本文方法的有效性.     

时变时滞非自治神经网络的全局指数稳定

在激励函数仅满足全局Lipschitz连续,时变时滞函数有界、连续可微且导数小于1的条件下,通过构造一个恰当的Lyapunov泛函并结合Young不等式,利用Lyapunov稳定性理论,首先研究了一类具有时变时滞的多轴突非自治神经网络系统的全局指数稳定性问题,得到一系列在实践中易于验证的、保证系统全局指数稳定的充分条件。作为特例,还得到了具有定常时滞的多轴突非自治系统以及一般的非自治系统的全局指数稳定性充分条件。其次,还得到了一类同时具有连续时变时滞和无穷分布时滞的多轴突非自治神经网络系统的全局指数稳定性充分条件。本文去掉了关于激励函数有界、可微等限制条件,推广并改进了相关文献的结果。本文的结果也适合自治神经网络系统。最后举例说明了本文方法的有效性。     

一类具比例时滞Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性

研究一类具比例时滞的自治Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性.应用Young不等式和构造适当的Lyapunov泛函得到了该系统全局指数稳定的一个时滞无关的充分条件,并通过数值算例和仿真结果验证了所得结论的正确性.     

一类多轴突非自治神经网络的全局指数稳定性分析

在激励函数全局Lipschitz连续的条件下,通过构造恰当的Lyapunov泛函并结合不等式技巧研究了一类具有时变时滞,以及同时具有时变时滞和无穷分布时滞的多轴突非自治神经网络的全局指数稳定性.得到一系列系统全局指数稳定的充分条件,并举例验证了方法的有效性,推广了相关文献的结果.     

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.     

一类具变时滞的非自治模糊BAM神经网络周期解的全局指数稳定性

研究一类在以往文献中很少提及的具变时滞的非自治模糊BAM(bi-directional associative memory)神经网络.通过构造Lyapuonv函数,利用M-矩阵理论以及Yang不等式等分析技巧,给出非自治模糊BAM神经网络周期解的全局指数稳定性的充分条件,这些条件去掉了对激活函数的有界性、单调性和可微性的要求,且在某些情况下更易验证.最后通过一个例子验证了所给结果的有效性.     

具有变时滞非自治递归神经网络有界性和全局指数稳定性

目的研究变时滞的非自治递归神经网络的有界性和全局指数稳定性。方法利用广义的Halanay不等式和Lyapunov泛函方法。结果给出了保证变时滞非自治递归神经网络的全局指数稳定性的充分条件。结论文中无需考查模型平衡点的数目,也不要求激活函数可导或是单调,同时也摆脱时滞项可导的要求,所得结果具有一般特性和新颖性,改善了相关文献的理论结果。2个实例及其相应的数值仿真进一步验证了所得结果的有效性。     

变时滞非自治神经网络的有界性和全局指数稳定性

主要研究了一类变时滞的非自治神经网络的一致有界性、最终一致有界性和全局指数稳定性.通过构造恰当的Lyapunov泛函并应用广义泛函微分方程的有界性原理和Young不等式给出了多变时滞非自治神经网络解的有界性和稳定性的新的充分条件.文中无需考查模型平衡点的数目,同时也不要求激活函数可导、单调或是有界,所得结果更具有一般特性和新颖性,改善了相关文献的理论结果.通过举例进一步验证了所得结果的有效性.     

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.     

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.     

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.     

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。     

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.       

脉冲多比例时滞细胞神经网络全局指数稳定性准则（英文）

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l~c-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.     

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.     

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。     

一类具比例时滞细胞神经网络概周期解的指数稳定性

研究一类具比例时滞细胞神经网络概周期解的指数稳定性.在不要求输出函数满足全局Lipschitz条件的情况下,利用不动点定理与微分不等式技巧,得到了该神经网络概周期解的存在性、唯一性与指数稳定性的一个充分条件.给出2个数值算例验证所得结论的正确性.     

一类非自治微分积分方程的全局指数稳定性

主要研究一类非自治微分积分方程的全局指数稳定性.建立一个微分积分不等式,应用该微分积分不等式,得到一些使得该微分积分方程全局指数稳定的充分条件,给出一个例子来说明所得结果的有效性.