具中立型连续时滞的BAM神经网络模型概周期解的指数稳定性

利用连续性原理及不等式技巧,对一类具中立型有界连续时滞的BAM神经网络模型概周期解的指数稳定性进行研究,得出了所研究模型的概周期解指数稳定的充分条件.     

Wilson-Cowan神经网络的概周期解及其稳定性

对具有概周期系数的Wilson-Cowan神经网络进行了讨论,利用压缩不动点定理与Lyapunov泛函方法,得到了此类神经网络概周期解的存在性、唯一性与指数型稳定性的充分条件     

一类时滞脉冲微积分方程的正概周期解

本文利用指数二分性理论及不动点定理,研究一类无穷时滞脉冲微分积分方程的正概周期解的存在性,得出保证方程存在正概周期解的一组充分条件,推广了相关文献的主要结论.     

一类时滞造血模型周期解的指数稳定性

研究了一类具有时变时滞的造血模型,利用Brouwer不动点定理,证明了所研究模型周期解的存在性,通过构造合适的Lyapunov函数,运用微分不等式技巧、连续性理论以及一种新的分析方法,获得了该模型正周期解指数稳定性的充分判据.给出了一个数值例子,证明了理论结果的有效性,并运用Matlab绘制了造血模型数值解的拟合图像.结论改进和推广了已有文献的相关结果.     

具分布时滞细胞神经网络的概周期解

利用矩阵不等式的分析技巧和Banach空间中不动点定理，得到了具分布时滞细胞神经网络概周期解的存在性和唯一性，推广和改进了已有文献的结论。     

一类具有混合时滞的细胞神经网络的概周期解的存在性和全局指数稳定性

研究了具有混合时滞的细胞神经网络的概周期解,利用不动点理论,Liapunov及不等式的分析技巧,给出了该方程概周期解存在性和全局指数稳定性的一个充分条件.     

一类时滞脉冲微分方程的概周期解

利用锥上不动点定理,研究一类非自治时滞脉冲微分方程的概周期解,给出该系统存在概周期解的一组充分条件.     

一类广义Lotka-Volterra模型时滞微分方程概周期解

运用二分性及不动点定理,研究一类广义Lotka-Volterra模型时滞微分方程——4次概周期系数的时滞微分方程概周期解的存在性,得到此类微分方程的概周期解存在的充分性定理.     

一类广义Lotka-Volterra模型时滞微分方程概周期解

运用二分性及不动点定理,研究一类广义Lotka-Volterra模型时滞微分方程——4次概周期系数的时滞微分方程概周期解的存在性,得到此类微分方程的概周期解存在的充分性定理.     

具有限分布时滞的模糊BAM神经网络模型概周期解的存在性及指数稳定性

利用指数二分法和不动点定理,得到了含有限分布时滞的模糊BAM细胞神经网络概周期解存在性的充分条件,通过构造李雅普诺夫函数和Yang不等式,得到了概周期解的全局指数稳定性.     

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。     

一类具有混合时滞的神经网络指数稳定性分析

讨论了一类具有混合时滞(包含离散和分布时滞)的人工神经网络的指数稳定性问题.通过将时滞区间分为不等的两部分,并结合倒数凸方法,得到了系统指数稳定的新判据,判据以线性矩阵不等式的形式给出.最后用两个数值实例说明了所得结论的有效性与更小的保守性.     

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。     

基于LMI的比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性

通过构造合适的Lyapunov泛函及应用线性矩阵不等式,研究一类比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性,得到系统全局渐近稳定的时滞相关与时滞独立的充分条件.利用数值算例和仿真结果验证了所得结论的正确性.     

具时滞细胞神经网络周期解的全局渐近稳定性

讨论一类具时滞细胞神经网络周期解的全局渐近稳定性.通过构造合适的Lyapunov泛函及应用Barbalat引理,得到了具时滞细胞神经网络周期解的全局渐近稳定性的新的充分条件.最后通过数值算例及仿真证明了所得结论的有效性.     

具有两个神经元的时滞细胞神经网络的周期解

考察了一类具有两个神经元的时滞细胞神经网络系统,利用重合度理论中的延拓定理和不等式的分析原理,在放弃已有文献对神经网络中信号函数所要求的李普希兹条件的前提下,分三种情形,得到了该系统周期解存在的充分判据.这些条件在一些应用领域是可行的且易检验,同时也为神经网络系统周期解的存在性问题提供了一个新的有效方法.     

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.