具有时滞的反应扩散神经网络模型的输入-状态稳定

【目的】研究带有时滞的反应扩散神经网络模型的输入-状态稳定。【方法】首先,建立一类带有时滞的反应扩散神经网络模型,该模型中的神经元激励函数不要求有界,也不要求光滑。然后,利用具有时变输入的时滞微分不等式和矩阵不等式方法。【结果】获得该反应扩散神经网络系统的输入-状态稳定的两个充分条件。【结论】结果改进和推广现有文献的相关工作。
     

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。     

双向联想记忆神经网络的指数输入-状态稳定性

研究关于具有多个时滞效应和时变外部输入双向联想记忆神经网络模型的指数输入-状态稳定性分析。首先,建立了双向联想记忆神经网络模型,该模型具有多个时滞效应并且外部输入是时变的。而且模型中非线性神经元激励函数不要求是有界的,也不要求是光滑的。然后给出双向联想记忆神经网络指数输入-状态稳定性的一个定义,利用Lyapunov泛函和线性矩阵不等式-mX~TQX+2lX~TπY≤l2Y~Tπ~T(mQ)~(-1)πY和X~TY+Y~TX≤εX~TΛX+ε\Y~TΛ~(-1)Y的方法,获得含有多时滞效应和时变外部输入的双向联想记忆神经网络模型指数输入-状态稳定性的一个充分条件。     

双向联想记忆神经网络的指数输入 - 状态稳定性

研究关于具有多个时滞效应和时变外部输入双向联想记忆神经网络模型的指数输入-状态稳定性分析。首先，建立了双向联想记忆神经网络模型，该模型具有多个时滞效应并且外部输入是时变的。而且模型中非线性神经元激励函数不要求是有界的，也不要求是光滑的。然后给出双向联想记忆神经网络指数输入-状态稳定性的一个定义，利用Lyapunov泛函和线性矩阵不等式－mXTQX+2lXTπY≤l2YTπT(mQ)－1πY和XTY+YTX≤εXTΛX+ε\YTΛ－1Y的方法，获得含有多时滞效应和时变外部输入的双向联想记忆神经网络模型指数输入-状态稳定性的一个充分条件。
     

具有变时滞的模糊Cohen-Grossberg型神经网络在有限时间内的控制同步

【目的】研究一类具有变时滞的模糊Cohen-Grossberg型神经网络在有限时间内的同步。【方法】使用Lyapunov稳定性理论和一些不等式方法,并恰当控制外部输入条件。【结果】得到新的模糊Cohen-Grossberg型神经网络在有限时间内同步的充分条件,且驱动系统和响应系统在有限时间内实现同步。【结论】之前的一些关于神经网络的工作,驱动系统和响应系统是在当时间t→+∞实现同步,相比之下本文结论更加高效实用。     

具时滞和非线性感染率的反应扩散HIV模型定性分析

【目的】研究具有时滞和非线性感染率的HIV反应扩散方程的稳定性。【方法】首先考虑非线性感染函数βuυ/(1+aυ~2),建立具有齐次Neumann边界条件、时滞及非线性感染率的反应扩散HIV模型,然后利用基本再生数和线性化方法。【结果】获得系统平衡点局部稳定的阈值条件。即当R0≤1时,无疾病平衡点是局部渐近稳定的;当R01时无疾病平衡点是不稳定的,唯一的地方病平衡点是局部渐近稳定性的。【结论】结果改进和推广了现有文献的相关工作。     

2-D异步切换系统的有限区域H∞控制

【目的】研究Roesser模型下状态向量中带有定常时滞的二维切换系统的有限区域异步切换H∞控制问题。【方法】基于模态相关平均驻留时间方法设计相应的有限区域模态相关状态反馈加权H∞控制器，利用线性矩阵不等式(Linearmatrixinequality，LMI)，结合多重Lyapunov函数给出了所研究系统有限区域稳定可解的充分条件。【结果】通过LMI工具箱验证了结论可行性，可以将算例应用于化学反应器的传热过程系统，验证了结果的实际可行性。进而与已有结果进行对比，说明了所得结果的优越性。【结论】通过对角方法选取三角形有限区域，考虑状态向量中含有定常时滞的情况，所得结果对于实际系统具有重要研究意义。     

具时滞和非线性感染率的反应扩散HIV模型定性分析

【目的】研究具有时滞和非线性感染率的 HIV 反应扩散方程的稳定性。【方法】首先考虑非线性感染函数βuυ1+aυ2,建立具有齐次Neumann边界条件、时滞及非线性感染率的反应扩散 HIV 模型,然后利用基本再生数和线性化方法。【结果】获得系统平衡点局部稳定的阈值条件。即当R0≤1时,无疾病平衡点是局部渐近稳定的;当R0>1时无疾病平衡点是不稳定的,唯一的地方病平衡点是局部渐近稳定性的。【结论】结果改进和推广了现有文献的相关工作。
     

具有变时滞的模糊Cohen-Grossberg 型神经网络在有限时间内的控制同步

【目的】研究一类具有变时滞的模糊 Cohen-Grossberg 型神经网络在有限时间内的同步。【方法】使用 Lyapunov 稳定性理论和一些不等式方法,并恰当控制外部输入条件。【结果】得到新的模糊 Cohen-Grossberg 型神经网络在有限时间内同步的充分条件,且驱动系统和响应系统在有限时间内实现同步。【结论】之前的一些关于神经网络的工作,驱动系统和响应系统是在当时间 t →+∞ 实现同步,相比之下本文结论更加高效实用。
     

一类不确定时滞系统与时滞相关的鲁棒稳定性

考虑一类状态和输入均带有滞后的不确定时滞系统,研究其鲁棒稳定性,采用Lya-punov泛函法和线性矩阵不等式(LM Is)方法,给出不确定时滞系统与时滞相关的鲁棒稳定性的充分条件,并给出了鲁棒稳定的设计方法.     

具有比例时滞的高阶中立型CNNs的概周期解与稳定性

对一类含比例时滞和D算子的高阶中立型细胞神经网络的概周期解的存在性和广义指数稳定进行研究。【方法】通过构造概周期函数空间并利用压缩不动点原理,首先得到系统概周期解存在的充分条件。再利用分析技巧,给出系统概周期解的广义指数稳定的充分条件。【结果】在系统参数满足一定不等式条件下,系统的概周期解存在且是广义指数稳定的,所获结果与比例时滞无关。【结论】研究结果推进了现有文献中相关工作。     

具时变时滞的随机模糊Cohen-Grossberg神经网络的均方指数输入状态稳定性（英文）

本文对具随机和时变时滞效应的模糊Cohen-Grossberg神经网络的均方指数输入/状态稳定性进行了研究.利用Razumikhin技巧和时滞微分不等式,本文得到了神经网络的均方指数输入对状态稳定性的充分条件,并给出了一个例子来说明该方法的有效性.     

一类不确定离散时滞系统的鲁棒状态反馈控制

讨论了一类同时具有状态时滞和输入时滞的离散系统的鲁棒控制问题．利用Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式方法,得出该时滞系统稳定的充分条件,且该条件是时滞相关的．并设计出系统的反馈控制器,所得结果基于相应的线性矩阵不等式的解．最后举例说明该方法的有效性．     

变时滞Cohen-Grossberg随机反应扩散神经网络的吸引集和不变集

从M.Cohen和S.Grossberg(IEEE Trans Sys Man Cyber,1983,13:815-826.)提出Cohen-Gross-berg神经网络以来,由于它在信号和图像处理、联想记忆、组合优化等中的广泛应用,因此受到了广泛的关注和研究.由于随机干扰和反应扩散,时滞Cohen-Grossberg随机反应扩散神经网络的平衡点往往不存在,这时,往往研究其吸引集和不变集的存在性.建立了一种研究时滞Cohen-Grossberg随机反应扩散神经网络的吸引集与不变集的方法.通过应用Ito公式、时滞微分不等式技巧和M-矩阵性质,获得了判定变时滞Cohen-Grossberg随机反应扩散神经网络存在吸引集和不变集的充分条件.所获得的充分条件在实践当中可以用简单的代数方法验证,因此有广泛的应用价值.最后举例用以说明我们的结果的有效性.     

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．     

具有Markov跳的时滞中立系统的均方指数稳定

文章研究了带有Markov跳的随机中立系统的均方指数稳定性问题,考虑带有Markov跳的中立系统,并同时考虑了系统具有时滞及非线性干扰。该模型中所考虑的状态时滞和分布时滞依赖于Markov跳,所考虑的Markov跳是具有连续的时间和连续状态的Markov过程;基于Lyapunov-Krasovskii理论,利用积分不等式的方法,得到带有Markov跳的时滞中立系统均方指数稳定的充分条件;数值例子说明了该方法的有效性。     

一类不确定非线性扰动离散时滞系统的鲁棒状态反馈控制

研究了具有非线性扰动的离散不确定带有状态时滞和输入时滞系统的鲁棒稳定性问题.以线性矩阵不等式的形式给出了可设计系统状态反馈控制律的充分条件,当条件满足时设计出系统状态反馈控制律,从而使闭环系统渐近稳定.     

不确定随机神经网络的几乎必然指数稳定

为了探讨带有时变时滞的不确定随机神经网络的几乎必然指数稳定问题,通过构造一个合适的李雅普诺夫函数,利用李雅普诺夫函数法、随机分析法及线性矩阵不等式得到了不确定随机神经网络的几乎必然指数稳定的充分条件,验证了已知条件满足引理,表明带时滞的随机系统在时滞小于某个上界时,带时变时滞的不确定随机神经网络是几乎必然指数稳定的。所给出的判据是由线性矩阵不等式表示的,该判据是否有解可以通过Matlab工具箱快速地得到解决。     

具有S-型分布时滞和反应扩散的非自治神经网络的全局指数稳定性和有界性分析

研究具有S-型分布时滞和反应扩散的非自治神经网络的全局指数稳定性和有界性.通过建立一个新的微分-积分向量不等式,运用Lyapunov函数方法和不等式分析技巧,得到非自治系统全局指数稳定和有界的充分条件.最后通过一个例子验证了所得结论的正确性和可行性.     

一类非线性切换系统的指数镇定及L2增益分析

【目的】研究一类带有混合时变时滞非线性切换系统的指数镇定以及L_2增益分析问题。【方法】构造与时滞相关的多Lyapunov-Krasovskii泛函,基于Jensen不等式以及平均驻留时间方法,研究任意切换下系统的镇定条件。【结果】得到了在任意切换下非线性时滞切换系统指数镇定以及L_2增益性能的充分条件,同时给出系统在切换信号下的状态响应图。【结论】数值算例验证了所得结果的有效性。