模糊随机BAM神经网络的固定时间同步

对带有时滞的模糊随机BAM神经网络进行了固定时间同步分析.在传统BAM神经网络的框架下,引入了随机扰动、模糊性、离散时滞的影响,使得网络模型更符合实际系统,拓展了模型的应用范围.在此基础上,通过设计合适的反馈控制器,利用Lyapunov方法,得到了系统达到固定时间同步的判定准则.最后进行了数值模拟验证理论结果的有效性.     

忆阻型模糊细胞神经网络在时滞脉冲控制下的全局指数同步

文章研究了忆阻型模糊细胞神经网络的全局指数同步控制问题。首先,通过采用Filippo解和可测选择理论将忆阻模糊细胞神经网络转化成一类参数不确定的神经网络,并给出一个新颖的不等式以解决模糊反馈连接权重的参数不确定问题;然后,通过设计时滞脉冲控制器,并结合李雅普诺夫函数法、脉冲不等式以及给出的新的不等式,得到驱动忆阻模糊细胞神经网络与响应忆阻模糊细胞神经网络在时滞脉冲控制下指数同步的结果;最后,通过数值模拟验证了理论结果的有效性。研究结果表明:采用合适的控制器,忆阻型模糊细胞神经网络的驱动-响应系统是可以达到指数同步的。     

常时滞细胞神经网络稳定性分析

该文研究了一类常时滞细胞神经网络的稳定性.构造Lyapunov-Krasovskii函数和线性矩阵不等式(LMI)对此类问题进行了探讨,并得出稳定性判据.所得判据提供了一些参数来适当地弥补了反馈矩阵与时滞反馈矩阵之间的平衡关系.而且所得的判据与时滞无关,推广了以前文献中出现的结果且具有更少的限制.数值仿真说明了该文所介绍的方法的有效性.     

时滞 Hopfield 神经网络的稳定动力学行为分析

神经网络的硬件实现常伴随反馈信号的延时,网络的应用需要对具有时滞反馈网络稳定性的充分研究。用Ｒａｚｕｍｉｋｈｉｎ型李雅普诺夫泛函方法,对非线性时滞Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的稳定动力学行为进行了分析,利用泛函滞后微分方程的稳定性定理,导得时滞反馈连续Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络一致稳定和一致渐近稳定的充分判据。     

具有离散和分布时滞的中立型细胞神经网络的全局渐近稳定性

文章研究了一类具有离散和分布时滞的中立型细胞神经网络的全局渐近稳定性问题,首先利用拓扑度原理等相关知识,证明了系统的平衡点的存在唯一性,然后通过构造Lyapunov-Kra-sovskii泛函,得出了具有离散和分布时滞的中立型神经网络系统的平凡解的全局指数稳定性的判别条件。     

细胞神经网络生物视觉信息处理模型

分析了连续细胞神经网络,离散细胞神经网络和时滞细胞神经网络的数学模型和在图像处理方面的特点.根据人类视觉的产生机制,提出了一种由多个细胞神经网络组成的生物视觉信息处理模型.该模型充分利用了细胞神经网络的并行处理能力,具有快速性.本工作可作为机器人仿人视觉与视觉信息处理的研究基础.     

具时滞离散型神经网络指数同步问题

给出了具有时变时滞的离散型神经网络全局指数同步的定义,并对一类具有时变时滞的离散型时滞神经网络的全局指数同步问题作了详细的研究,得出了一类离散型神经网络全局指数同步的充分性判据,可通过LMI工具箱检验判据有效性。     

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。     

随机时滞微分方程的数值算法实现

主要研究了一类随机时滞微分方程数值模拟的算法及实现问题.在一类常见的随机时滞微分系统中,对系统的确定项采用四阶Rounge-Kutta法进行离散,对系统的随机项应用Milsteins方法进行离散,并对时滞项采用等比例估算其数值,运用Mathematica系统编写程序,实现此类随机时滞系统的数值模拟.最后将该程序应用于某...     

一类随机离散神经网络全局渐近同步

研究离散型时滞随机神经网络的同步问题,考虑了参数不确定性,解决离散型分布时滞对神经网络同步问题的影响.基于主从同步的概念,设计一个有更广泛应用的控制器,应用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式工具箱,得到这类神经网络同步的充分性判据.最后给出实际例子,检验了判据的有效性.