一类具有分布时滞的SIR传染病模型的稳定性分析

研究了一类具有分布时滞的SIR传染病模型的稳定性,通过构造适当的Lyapunov泛函得到保证系统地方病平衡点全局渐近稳定的充分性条件.     

一类三阶时滞微分方程的全局渐近稳定性

运用“类比法”,在文[5]的基础上构造了一类三阶非线性时滞微分系统的Lyapunov函数,给出了该系统零解的全局渐近稳定性的充分条件,推广了文[4][5]的结果.     

一类含分布时滞的扩散周期竞争模型的渐近性质

研究了一类非自治的含分布时滞和斑块迁移的周期Lotka-Vloterra竞争模型，所采取的研究方法是通过建立适当的 Lyapunov泛函，对模型进行定性分析，获得其正周期解一致持久和全局渐近稳定等渐近性质．     

一类含时滞和扩散Lotka-Volterra竞争模型的持久性与吸引性

研究一类非自治的含分布时滞和扩散Lotka-Voherra竞争模型的渐近性质．通过建立适当的Lyapunov函数,对模型进行定性分析,获得其正解一致持久和全局渐近稳定的充分条件。     

具有体液免疫反应的时滞HIV模型的全局稳定性分析

研究了具有体液免疫反应的时滞HIV模型的全局稳定性,描述了HIV和T淋巴细胞、巨噬细胞的相互作用,得到模型的全局渐近稳定性是由基本再生数R0和免疫基本再生数R*0决定的.通过建立适当的Lyapunov函数,同时运用LaSalle不变原理得到,当R0≤1,R*0≤1R0和R0R*01时,对应的无病平衡点E0,无免疫平衡点E1和地方病平衡点E2是全局渐近稳定的.     

一类四阶时滞微分方程的渐进稳定性

能否作出合适的Lyapunov函数是研究非线性时滞系统稳定性的关键,通过类比的方法构造Lyapunov函数.研究一类四阶时滞微分方程,通过构造方程的零解渐近稳定的充分性条件,结合零解是一致稳定的充分条件,得到方程的零解渐近稳定的充分性准则.     

一类具有有界和无界时滞的Cohen-Grossberg神经网络的稳定性

研究了一类具有有界和无界时滞的Cohen-Grossberg神经网络的动力学性质,给出具有有界和无界时滞的Cohen-Grossberg神经网络的全局渐近稳定性的判据.     

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。     

一类时滞细胞神经网络的稳定性分析

讨论一类具有时滞和变时滞的细胞神经网络的指数稳定性问题,利用Lyapunov泛函的方法,给出了判定此类时滞细胞神经网络平衡点全局指数稳定性的几个充分条件,推广了一些文献的结果,使此类模型的应用更加广泛.     

一类非线性周期时滞人口模型的全局渐近稳定性

通过对解的上下界估计，建立一类非线性周期时滞人口模型的唯一正周期解全局渐近稳定的充分条件，补充了ＬａｌｌｉＢＳ和ＺｈａｎｇＢＧ并改进了ＫｕａｎｇＹ中相应的结果。     

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.     

一类基于心理作用的SIRS传染病模型

根据传染病动力学原理建立一类基于心理作用的SIRS传染病模型. 先通过构造Lyapunov函数, 利用常微分方程稳定性和极限系统理论, 分别获得该模型在无病平衡点和地方病平衡点全局渐近稳定性的充分条件, 再通过数值仿真验证所得结论. 数值模拟结果表明, 心理作用的积极影响在一定程度上能控制传染病的传播与流行.     

一类具比例时滞Hopfield神经网络的全局渐近稳定性

对一类时滞Hopfield神经网络的稳定性进行研究,这里的时滞是不同于无界分布时滞的无界比例时滞。应用Lyapunov稳定性理论和Barbalat引理,获得了保证Hopfield神经网络全局渐近稳定的两个新的充分条件。最后通过数值算例及仿真验证所得结果。所得结果为具比例时滞Hopfield神经网络的进一步应用打下一定的理论基础。     

具有时滞的非线性血液模型的全局稳定性

对于具有时滞的非线性的血液模型,首先证明以任意[-τ,0]上恒正的函数为初值的解x(t)在(0,+∞)上存在,且x(t)在(0,+∞)上是有界;其次利用Lyapunov泛函方法给出了在b相似文献   

一类具变时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性

讨论一类具变时滞细胞神经网络平衡点的唯一性和全局渐近稳定性,利用矩阵不等式,通过构造合适的Lyapunov泛函,得到了具变时滞细胞神经网络全局渐近稳定性的新的充分条件．     

一类非线性时滞细胞神经网络稳定性分析

研究了一类常时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性.通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,利用线性矩阵不等式(LMI)得出了全局渐近稳定性判据.数值的例子验证了方法结果的有效性.     

一类时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

通过建立Lyapunov函数,并利用Young不等式,讨论了一类变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性,获得了与时滞无关的判定条件.这些结论推广了现有文献中的一些结果,并给出了几个例子来说明这些结论的实用性和普适性.     

一类具有时滞和非单调感染率的传染病模型

研究了一类具有非单调感染率的时滞传染病模型,通过构造Lyapunov泛函,证明了该模型地方性平衡点的全局稳定性.     

一类非线性时滞微分方程解的全局指数渐近稳定性

本文研究非线性时滞微分方程。给出了当时,其零解全局指数渐近稳定的判定定理。     

具有加性时变时滞神经网络的稳定性分析

讨论了具有加性时变时滞的神经网络模型的稳定性,得到了新的稳定性判据.在构造包含三重积分项的新Lyapunov泛函的基础上,利用新的不等式,采用时滞分割方法,并结合其他分析技巧,得到了保守性较低的线性矩阵不等式稳定性条件.最后,通过2个数值实例,验证了方法的有效性和结果的优越性.