细胞神经网络稳定的一个充分条件

主要研究了一类细胞神经网络的稳定性问题。通过使用构造适当的Liapunov泛函的分析技巧和一些变换算法对细胞神经网络的数学模型进行了研究,证明了细胞神经网络平衡点的存在性,给出了细胞神经网络的平衡点是全局渐近稳定的平衡点的条件。这些条件可以使细胞神经网络的设计更加容易,因此具有重要的实际意义。     

时滞神经网络模型全局渐近稳定性的一个新的充分条件

运用Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函方法,讨论了一类具有时滞的神经网络模型ｄｕｉ（ｔ）／ｄｔ＝－ｂｉｕｉ（ｔ）＋ｎ∑ｊ＝１ωｉｊｆ（ｕｊ（ｔ－τｊ））＋ｐｉ（ｉ＝１,２,．．．,ｎ）平衡点的全局渐近稳定性,获得了一个新的充分条件。     

论细胞神经网络的稳定性

研究了细胞神经网络的耗散性及其平衡点的存在性、唯一性和全局渐近稳定性。推广了先前有关ＣＮＮ稳定性的一些结果。     

变时滞细胞神经网络全局渐近稳定的一个新充分条件

给出变时滞细胞神经网络存在唯一平衡点且全局渐近稳定的一个新的充分条件.新条件依赖反馈矩阵但不依赖时滞参数,与已存在的条件相比,限制条件更弱,适应范围也更广.     

时间延迟细胞神经网络及其稳定性充分条件

ＤＣＮＮ是一种具有神经元时间延迟τ的细胞神经网络模型，通过Ｌｙａｐｕｎｏｖ能量函数的构造和分析经出一个判定ＤＣＮＮ稳定性的主分条件，这一结果改进了Ｐ．Ｐ．Ｃｉｖａｌｌｅｒｉ等给出的τ上界；给出了以充分性判定ＤＣＮＮ稳定的最优τ上界。     

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。     

变时滞区间细胞神经网络的全局鲁棒稳定性

本利用拓扑度理论和Liapunov泛函方法讨论了变时滞区间细胞神经网络的全局鲁棒稳定性，给出了实用有效的判定条件，推广了有关献中的结果。     

时间延迟细胞神经网络及其稳定性充分条件

ＤＣＮＮ是一种具有神经元时间延迟τ的细胞神经网络模型．通过Ｌｙａｐｕｎｏｖ能量函数的构造和分析给出一个判定ＤＣＮＮ稳定性的充分条件．这一结果改进了Ｐ．Ｐ．Ｃｉｖａｌｅｒｉ等给出的τ上界；给出了以充分性判定ＤＣＮＮ稳定的最优τ上界     

时延细胞神经网络（DCNN）的全局稳定性

讨论具了延的细胞神经网络（ＤＣＮＮ）的全局渐近稳定性，利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛涵方法，通过构造Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛涵，对ＤＣＮＮ的稳定性进行再分析，给出了ＳＣＮＮ全局渐近稳定时一些充分条件。     

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.     

模糊细胞神经网络的稳定性

本文研究了模糊细胞神经网络（ＦＣＮＮ）的稳定性,给出了这种神经网络全局渐近稳定的新条件。     

一类延时细胞神经网络平衡点存在唯一的充要条件

研究一类延时细胞神经网络系统,针对一类广泛的激活函数,利用矩阵理论给出了系统平衡点存在唯一的充要条件,且这个条件是容易验证的．     

一类变时延细胞神经网络的全局指数稳定性

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。     

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。     

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．     

Global asymptotic stability of cellular neural networks with multiple delays

Global asymptotic stability (GAS) is discussed for cellular neural networks (CNN) with multiple time delays. Several criteria are proposed to ascertain the uniqueness and global asymptotic stability of the equilibrium point for the CNN with delays. These criteria can eliminate the difference between the neuronal excitatory and inhibitory effects. Two examples are presented to demonstrate the effectiveness of the criteria.     

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.