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。     

具有变时滞离散Cohen-Grossberg神经网络的周期解

讨论了具有变时滞离散Cohen-Grossberg神经网络模型,利用M-矩阵理论与适合Lypunov函数,得到该类模型周期解的存在性与全局指数稳定性,推广了先前的结果.     

具有混合时滞Cohen-Grossberg随机神经网络的均方指数稳定性

研究了具有时变时滞与分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的均方指数稳定性.运用It微分公式沿所考虑的神经网络对构造的Lyapunvo函数进行微分,利用时滞微分不等式得到其均方指数稳定的几个充分判据.仿真例子证明了结果的有效性.     

具有混合时滞的脉冲Cohen-Grossberg神经网络的指数耗散性

通过建立一个脉冲时滞微分不等式,并利用M-锥的特性,作者得到了具有混合时滞的脉冲Cohen-Grossberg神经网络指数耗散的充分条件,推广了早期的相关结果.     

具有变时滞Cohen-Grossberg神经网络全局稳定性分析

通过选取一个新颖的Lyapunov-Krasovskii泛函和引入与系统等价的描述系统,利用一些自由权矩阵和不等式适当的放大,在Lyapunov-Krasovskii泛函方法的基础上,讨论了具有交时滞Cohen-Grossberg神经网络的全局稳定性问题并得到了2个时滞相关的渐近稳定性准则.所得到的稳定性准则以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出,能够用Matlab工具箱LMI很容易地进行检验.且变时滞导函数只要有上界而不必小于1和系统激励函数的限制条件较现有文献中的条件要弱,这拓展了现有的结论.在最后的数值例子中,计算结果说明所得结论较以往的方法有很大改善.     

具有变耦合时滞的离散时间神经网络的同步

本文讨论一类具有变耦合时滞的离散时间神经网络的同步问题,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,利用线性矩阵不等式(LMI),并结合Kronecker积来获得离散时间耦合神经网络全局指数同步的判据,所获得的判据依赖于时滞。该判据易于用MATLAB的LMI工具箱进行求解和验证,同时,对细胞激活函数做了更为一般的假设。     

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.     

具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络的指数输入-状态稳定

【目的】研究具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络模型的指数输入-状态稳定。【方法】通过构造新的Halanay微分不等式来证明主要结果。【结果】对于所建立的一类具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络模型获得了该系统指数输入-状态稳定的充分条件。【结论】此方法不仅改善了一些保守性的条件并且本文中的神经网络模型更具有一般性,一个数值例子也表明该方法是有效的。     

时滞Hopfield神经网络的全局指数稳定性

利用时滞微分不等式,讨论了时滞Hopfield神经网络的全局指数稳定性,获得了几个判定条件。这些结论推广了已知文献中的结果。     

混合变时滞的中立型神经网络全局指数稳定性

利用Lyapunov—Krasovskii稳定性理论和线性矩阵不等式（LMI）处理方法,研究了一类具有混合时变时滞的中立型细胞神经网络的全局指数稳定性问题,获得了该模型平衡点全局指数稳定的一个新的充分条件．改进和推广了已有文献的结果,降低了系统的保守性．所得结论对更好的模拟细胞神经网络的行为具有重要的指导意义．     

带时滞的Cohen-Grossberg神经网络的稳定性

文章讨论时滞Cohen—Grossberg神经网络的平衡点的稳定性．得到平衡点的指数稳定性的一个充分条件．另外，我们考虑的稳定性是鲁棒稳定的．对时滞项目的要求也仅仅是连续．文中的结论推广了一些已知的结果．     

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.     

一类混合时变时滞混沌神经网络自适应同步研究

基于微分方程的拉萨尔不变集原理和自适应动态反馈控制技术,研究了一类带有完全未知参数和混合时变时滞的混沌神经网络的自适应同步问题,给出了保证两个具有相同结构但具有完全未知参数的时滞混沌神经网络同步的控制律的设计方法.在此自适应控制律的作用下,达到了同步与参数辨识同时进行的目的.所设计的控制律简单,易于实现.仿真示例验证了所提方法的有效性.     

具有变化时滞和变化系数的Cohen-Grossberg神经网络周期解的存在性

研究了具有变化时滞和变化系数的Cohen-Grossberg神经网络周期解的存在性．我们既没有假设活动函数的有界性、单调性和可微性，也没有假设放大函数的有界性，利用矩阵理论和一致度量理论，通过分析方法，获得了检验模型周期解存在性的一个充分条件．一个例子被提供以显示获得结果的有效性．     

具有变化时滞和变化系数的Cohen-Grossberg神经网络周期解的存在性

研究了具有变化时滞和变化系数的Cohen-Grossberg神经网络周期解的存在性．我们既没有假设活动函数的有界性、单调性和可微性，也没有假设放大函数的有界性，利用矩阵理论和一致度量理论，通过分析方法，获得了检验模型周期解存在性的一个充分条件．一个例子被提供以显示获得结果的有效性．