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。     

具有时滞细胞神经网络的稳定性分析

本文研究一类时滞细胞神经网络模型。并用非负矩阵性质的不等式技巧，给出了平衡点全局渐近稳定的充分条件。     

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.     

Hopfield型神经网络的全局渐近稳定性

讨论了连续Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络的全局渐近稳定性问题，通过利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函方式和不等式分析技巧给出了平衡点的全局渐近稳定性的些充分条件。     

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。     

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。     

一类时延细胞神经网络的全局渐近稳定性

讨论时滞的细胞神经网络(DCNNs)的全局渐近稳定性,利用Lyapunov泛涵方法和平均值不等式,a1a2…ak≤1/k(ak1+ak2+…+akk)(a1＞0,i=1,2,3,…,k),构造了一类新的Lyapunov泛涵,再次对DCNNs的稳定性进行了研究.得到了DCNNs全局渐近稳定时的一些充分条件,给出了保证时滞细胞神经网络全局渐近稳定的模型设计方法.     

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。     

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.     

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.     

关于细胞神经网络稳定的一个充分条件

研究了一类细胞神经网络的稳定性问题.通过构造适当的Liapunov泛函采用一些变换算法并结合不等式分析技巧,进一步探讨了细胞神经网络的稳定性条件.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是全局一致渐近稳定的充分条件.这些条件可使细胞神经网络的设计更加容易,因此具有比较重要的理论意义和应用价值.     

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.     

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。     

变时滞随机模糊细胞神经网络的均方指数稳定性分析

利用Lyapunov泛函及随机分析技巧研究一类变时滞的随机模糊细胞平衡点的均方指数稳定性,得到了均方指数稳定性的充分条件.该模型同时考虑了模糊不确定性和随机不确定性,更加接近真实的神经网络.最后给出一个例子证明结论的有效性.     

时滞离散细胞神经网络的指数稳定性

利用不等式和矩阵范数技巧分别得到了时滞离散细胞神经网络局部指数和全局指数稳定的充分条件,并对指数收敛率和吸引区域进行了估计。     

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.