带有常时滞循环耦合神经网络的全局指数稳定性

讨论了带有常时滞循环耦合神经网络的全局指数稳定性 在讨论过程中通过构造同胚映射论证了该系统平衡点的存在性与唯一性 再通过构造合适的Lyapunov函数论证唯一平衡点是全局指数稳定的 类似于已有的神经网络稳定性方面工作 在神经元的激励函数满足Lipschitz条件且相关系数构成矩阵也满足给定条件下 得到 n 层带有常时滞的神经网络全局指数稳定的动力学性质 所得结果同时也蕴含当神经元的衰减速率足够大时 神经网络是全局指数稳定的     

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．     

带有常时滞循环耦合神经网络的全局指数稳定性（英文）

讨论了带有常时滞循环耦合神经网络的全局指数稳定性,在讨论过程中通过构造同胚映射论证了该系统平衡点的存在性与唯一性,再通过构造合适的Lyapunov函数论证唯一平衡点是全局指数稳定的.类似于已有的神经网络稳定性方面工作,在神经元的激励函数满足Lipschitz条件且相关系数构成矩阵也满足给定条件下,得到n层带有常时滞的神经网络全局指数稳定的动力学性质.所得结果同时也蕴含当神经元的衰减速率足够大时,神经网络是全局指数稳定的.     

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.     

反应扩散变时滞细胞神经网络的稳定性

利用构造Lyapunov函数的方法讨论了带反应扩散项的变时滞细胞神经网络全局指数稳定性.在输出响应函数有界且满足Lipschitz条件和系统满足文章所给的条件下,得到了判定该类网络解的全局指数稳定性.     

带有时滞和脉冲的模糊细胞神经网络的全局指数稳定性

主要讨论了带有时滞和脉冲的模糊细胞神经网络的全局指数稳定性.在合适的条件下,利用不动点定理、M-矩阵原理和Lyapunov函数技巧,获得了该系统平衡点的全局指数稳定性.     

时滞BAM神经网络的全局稳定性

利用李雅普诺夫泛函方法并结合一些分析技巧获得了时滞BAM神经网络平衡点全局渐近稳定和全局指数稳定的充分条件，这些条件对设计全局渐近稳定的BAM神经网络和全局指数稳定的BAM神经网络具有重要意义．     

含时滞的双向联想记忆神经网络的全局吸引性和全局指数稳定性

本文研究了具有时滞的双向联想记忆神经网络模型,在非线性神经元激励函数是Lipschitz连续的条件下,通过构造适当的泛函,得到了该系统的平衡点是全局吸引和全局指数稳定.     

时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性和指数稳定性

利用Brouwer不动点定理,证明了具有变时滞的细胞神经网络模型平衡点的存在性;利用Barbarlet引理、Dini导数与导数之间的关系,构造了一个特殊的Lyapunov函数,表明具有变时滞的细胞神经网络模型存在惟一全局指数平衡点并且全局渐近稳定;在此基础上,通过构造一个新的M-矩阵,利用Halanay时滞微分不等式和M-矩阵的特性,得出:细胞神经网络模型在一定的条件下,在平衡点处,全局指数稳定且与时滞无关.     

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。     

细胞神经网络全局指数稳定性的新判据

综合运用矩阵范数、算子测度以及 Lyapunov函数法 ,讨论了细胞神经网络的全局指数稳定性 ,给出了一些较简洁的新的充分判据。     

神经网络指数稳定性分析的一种方法

提出了一种非线性测试，利用这种非线性测度研究了一类神经网络的局部指数稳定性和全局指数性，得到了保证神经网络的平衡点唯一、全局和局部指定的一些充分条件，导出了神经网络有多于一个平衡点的必要条件，同时得到神经网络任意两个解的差的估计式，以及神经网络指数收敛的收敛率和神经网络局部指数稳定的吸引区域的估计，所得结果是新的且不同于已有文献，便于实验应用。     

时滞神经网络周期解存在性及全局指数稳定性

运用重合度理论、M-矩阵理论及李雅普诺夫方法,获得了带时滞神经网络周期解存在性和全局指数稳定性的充分条件.     

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.     

具有混合时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的稳定性分析

研究了均方意义下的具有时变时滞与分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性,利用It微分公式和Lyapunov泛函,得到了一个关于其指数稳定时滞无关的充分条件.具体实施方法是运用It微分公式沿所考虑的神经网络对构造的Lyapunov泛函进行微分,得到了系统稳定的代数判据.最后,通过一个数学样例说明了所得结论的有效性.目前文献尚未见同时具有时变时滞与分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性的相应结果,由于Cohen-Grossberg神经网络更具有代表性,其研究意义与应用前景不言而喻.     

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。     

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.     

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.     

一类连续型Hopfield神经网络全局指数稳定的新判据

在连接权矩阵未必对称也未必是M-矩阵的情况下，本给出了一类连续型Hopfield神经网络全局指数稳定的新判据。所得结果比所引献中的结论更优。更实用。