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.     

脉冲时滞细胞神经网络系统的指数稳定性

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充分条件,同时给出示例说明结果的有效性。     

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．     

具有离散和分布时滞的脉冲神经网络的全局指数稳定性

研究了一类具有离散和分布时滞的脉冲神经网络的全局稳定性。基于微分方程的Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式（LMI）处理方法,得到了系统全局指数稳定的充分条件。     

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。     

一类时滞区间神经网络的全局鲁棒指数周期性

在不要求激活函数有界,可微和单调的条件下,利用不等式分析技巧和Lyapunov泛函方法讨论了一类时滞区间神经网络的全局鲁棒指数稳定性和周期性,给出了实用有效的判据,推广了有关文献中的结果.     

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.     

脉冲时滞Cohen-grossberg神经网络的指数稳定性

分析了脉冲时滞Cohen-Grossberg神经网络的平衡点的存在唯一性及全局指数稳定性.利用Liapunov函数方法和同胚映射理论,结合积分不等式技巧,得到了保证脉冲时滞Cohen-Grossberg神经网络全局指数稳定性的一个新的充分判据.所得判据改进了前人的结果.     

变时滞脉冲高阶BAM神经网络的指数稳定性

研究带脉冲和时滞项的高阶BAM神经网络系统的指数稳定性.首先,通过压缩映射原理得到了系统存在唯一的平衡点的新的充分条件.其次,利用Halanay不等式和数学归纳法,得到了保证系统指数稳定的充分条件.最后,通过一个例子说明所得结果的有效性.     

具有不同时间尺度的分布时滞竞争神经网络的指数稳定性

运用分析方法结合微分不等式技巧研究了具有不同时间尺度的分布时滞竞争神经网络的指数稳定性,并取得了其指数稳定性的一个充分条件。     

S-分布时滞随机BAM神经网络的指数同步

通过构造Lyapunov泛函,利用Ito公式以及随机分析的方法研究一类BAM神经网络的指数同步问题,给出了指数同步的新判据,举例说明了结果的实用性,推广了相关文献的结果。     

带马尔可夫跳变和脉冲的时滞耦合神经网络的同步

研究一类混合时滞耦合神经网络的同步问题,其中系统及其参数的切换和时滞均由某个马尔可夫链所确定,同时考虑脉冲的影响.另外,对细胞激活函数进行更为一般的假设.通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,运用线性矩阵不等式技术(linear matrix inequality,LMI)并结合Kroriecker积获得神经网络全局同步的充分性判据,且该判据依赖于时滞,易于利用数学软件Matlab的LMI工具箱进行验证和求解.     

具有分布时滞的脉冲Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性

利用非负矩阵的谱半径和M-矩阵的性质,以及不等式分析技巧研究了具有分布时滞和脉冲的Cohen-Grossberg神经网络,得到了其平衡点存在性和指数稳定性的充分判据,结果去掉了放大器函数αi(s)(i=1,2,…,n)的上界限制,从而推广了一些文献的结果.     

具有时滞和脉冲的离散神经网络的稳定性

讨论了一类具有时滞和脉冲的离散神经网络,通过利用Razumikhin定理和线性矩阵不等式的性质,获得了模型指数稳定的新的充分条件,推广和改进了已有的相关结果.     

时滞依赖的脉冲时滞神经网络的稳定性

基于Lyapunov泛函和不等式技巧,得到脉冲混合时滞神经网络全局指数稳定性的时滞依赖型判据,其中混合时滞包括离散时滞和分布时滞两种类型.该判据用线性矩阵不等式表示,并通过一个数值实例验证了判据的有效性.     

具分布时滞的广义Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性

研究了具分布时滞的广义Cohen-Grossberg神经网络的动态性质.运用非线性测度和构造Lyapunov函数,获得了神经网络系统存在唯一平衡点且平衡点全局指数稳定的一个充分条件.这个条件与时滞无关.最后,给出了一个实例说明所得结论的有效性.     

忆阻型模糊细胞神经网络在时滞脉冲控制下的全局指数同步

文章研究了忆阻型模糊细胞神经网络的全局指数同步控制问题。首先,通过采用Filippo解和可测选择理论将忆阻模糊细胞神经网络转化成一类参数不确定的神经网络,并给出一个新颖的不等式以解决模糊反馈连接权重的参数不确定问题;然后,通过设计时滞脉冲控制器,并结合李雅普诺夫函数法、脉冲不等式以及给出的新的不等式,得到驱动忆阻模糊细胞神经网络与响应忆阻模糊细胞神经网络在时滞脉冲控制下指数同步的结果;最后,通过数值模拟验证了理论结果的有效性。研究结果表明:采用合适的控制器,忆阻型模糊细胞神经网络的驱动-响应系统是可以达到指数同步的。     

具有脉冲和变时滞的离散Cohen-Grossberg神经网络的全局指数同步

研究了一类具有脉冲和变时滞的离散Cohen-Grossberg神经网络全局指数同步问题.利用ρ-锥理论和微分不等式分析技巧,获得了保证其误差系统全局指数稳定的充分条件,同时也给出了同步指数收敛速率的估计.最后,列举一个例子表明我们所得结果的有效性.     

具反应扩散项和脉冲的时滞耦合神经网络的同步

讨论了一类含有反应扩散项和脉冲的时滞耦合神经网络的同步问题,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,运用线性矩阵不等式(LMI)技术并结合Kronecker积和Poincare不等式获得依赖于时滞和反应扩散算子的全局渐近同步条件.同时,将细胞激活函数看作扇形非线性函数,从而降低结论的保守性.最后,对一个实例进行仿真,说明结论的有效性.     

基于混杂脉冲切换控制的时滞混沌神经网络的镇定

针对一类离散时滞混沌神经网络,研究其基于混杂脉冲切换控制的镇定问题.利用切换Lyapunov函数方法和S过程技巧,得到了受控的神经网络的指数稳定判据.该结果反映了脉冲控制和切换控制对闭环系统的稳定性的影响.离散时滞Hopfield混沌神经网络例子表明了所给镇定方法的有效性.