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.     

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。     

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。     

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.     

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。     

具有时变时滞的Hopfield神经网络的全局指数渐近稳定性

对具有时变时滞的Hop fie ld神经网络模型,给出了时滞无关的全局指数稳定判据.去掉了输入-输出函数的可微性和有界性条件,推广了其他作者基于常数时滞的有关结果,所给的充分条件不但能保证该时滞神经网络平衡点的存在性,而且能使其全局指数渐近稳定.     

混合时滞模糊细胞神经网络的指数稳定性研究

利用Lyapunov泛函及M-矩阵理论,研究了具变时滞和分布时滞模糊细胞神经网络(FCNNs)平衡点的存在性和唯一性及其全局指数稳定性,得到了其简单判断.     

具时滞的细胞神经网络的全局稳定性的新定理

提出了判定具有时滞的细胞神经网络渐近稳定性的一条新定理，可以证明，该定理的结论使得直到目前为止的所有全局渐近稳定性定理或推论均为其特例，并且证明简单，条件判定也较容易实现。     

一类具有时滞的细胞神经网络的稳定性分析

本文主要研究一类具有时滞的细胞神经网络的稳定性问题。首先提出一个已建立的系统模型,运用Brouwer不动点定理证明了该类系统的平衡点的存在性,然后在引入系列参数的条件下,分析得出系统的指数吸引区域,并给出了系统平衡点唯一和平凡解全局指数稳定充分条件。     

Hopfield型时滞神经网络模型的K-稳定性

研究具有时滞的Hopfield型神经网络模型｛Cidui(t)/dt=-ui(t)/Ri n↑∑↑j=1～↑Tijfi(uj(t-τ）） Ii，ui（s）=ψi(s),s∈[-τ，0],i=1,2,…，n平衡点的K－全局渐近稳定性与K－全局指数稳定性，通过使用不等式分析技巧和微分方程性质，得到了这类模型K－稳定性的易于验证的时滞相关充分条件，并举例验证其有效性。     

变连接权细胞神经网络模型的稳定性分析

旨在研究一个带时滞的变连接权细胞神经网络模型的稳定性.运用Lyapunov函数方法、代数不等式和有关微分方程稳定性理论,给出了该模型稳定性的判据,并举例说明该判据的可行性.变连接权细胞神经网络模型的稳定性研究目前还是一个较新的研究领域,故所得到的稳定性判据在理论和应用上都具有一定的指导意义.     

具有时延的Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性

利用不动点理论和时延不等式的方法研究了具有时滞的Cohen Grossberg神经网络模型dui(t)dt=ai(ui(t))bi(ui(t))-∑nj=1Tijfj(uj(t-τj)),i=1,2,…,n平衡点的稳定性问题.给出判定模型平衡点存在唯一性和全局指数稳定性的几个充分条件,这些条件取消了权矩阵(Tij)n×n对称性的假设,推广了已知文献的一些结果,使模型的应用范围更加广泛.     

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.     

具有反应扩散和无空时滞的Cohen-Grossberg神经网络的全局鲁棒指数稳定性

文章研究了一类带分布时滞的反应扩散Coihen-Grossberg神经网络的鲁棒指数稳定性。利用不动点理论和不等式的技巧,给出了平衡点存在唯一性和全局鲁棒指数稳定性的新的判别准则。     

时变时滞细胞神经网络的稳定性分析

研究了一类具有变时滞的细胞神经网络的稳定性问题,利用新的Lyapunov Krasovskii函数,给出了系统全局渐近稳定的时滞相关稳定性条件。其结果以线性矩阵不等式的形式给出,可以很容易通过计算机编程实现。并且本文通过对矩阵特征值的应用,得到了一个新的LMI的应用形式,改善了对LMI的应用。最后,数值算例说明了本文结果的优越性。     

基于LMI的随机时滞神经网络的全局渐近稳定性分析

研究了一类时变时滞与分布时滞的随机神经网络模型的全局渐近稳定性,该模型考虑了神经网络的随机扰动性.通过构造适当的Lyapunov泛函,以线性矩阵不等式的形式给出了系统全局渐近稳定的充分条件.最后,数值算例说明了结果的正确性.     

一类具有时滞的投影神经网络系统的指数稳定性

文章研究了一类具有时滞的投影神经网络的稳定性问题,根据这类神经网络的特点,将神经网络的状态变量进行分块,通过构造Lyapunov泛函,导出了神经网络系统指数稳定性的充分条件,在适当的初始条件下,给出的稳定性条件与分块矩阵的某些块无关,表明我们所获得的条件的优越性。     

分流抑制细胞神经网络的稳定性

讨论了分流抑制细胞神经网络的完全稳定性与全局渐近稳定性,改进了已有的结论．     

Global Asymplotic Stability of Neural Networks with Time Delay

The global asymptotic stability problem of Cellular neural networks with delay is investigated.A new stability condition is presented based on Lyapunov-Krasovskii method,which is dependent On the size of delay.The result is given in the form of LMI.and the admitted upper bound of the delay can be obtained easily.The time delay dependent and independent results can be obtained,which include some results in the former literature.Finally,a numerical example is siven to illustrate the effectiveness of the main results.     

Global Asymptotic Stability of Neural Networks with Time Delay

The global asymptotic stability problem of Cellular neural networks with delay is investigated.A new stability condition is presented based on Lyapunov-Krasovskii method,which is dependent on the size of delay.The result is given in the form of LMI,and the admitted upper bound of the delay can be obtained easily.The time delay dependent and independent results can be obtained,which include some results in the former literature.Finally,a numerical example is given to illustrate the effectiveness of the main results.