具有非线性脉冲效应和反应扩散项的Cohen-Grossberg型模糊神经网络的指数同步

研究了具有非线性脉冲效应和反应扩散项的Cohen-Grossberg型模糊神经网络的指数同步,通过Lyapunov稳定性理论和不等式技巧,利用p-范数得到了新的指数同步的充分条件.     

具有脉冲效应和Leakage项时滞的随机扰动模糊细胞神经网络的指数同步

研究了具有脉冲效应和Leakage项时滞的随机扰动模糊细胞神经网络的指数同步,通过李雅普诺夫稳定性理论、随机微分方程理论、随机分析法、It?'s公式及一些不等式方法,基于p-范数下得到了新的指数同步的充分条件.在本文中所考虑的脉冲效应是一般函数,而不是线性函数;还发现随机扰动和Leakage项时滞对系统同步有抑制作用.     

带有反应扩散项的脉冲模糊细胞神经网络的全局指数同步

介绍了带有反应扩散项的脉冲模糊细胞神经网络,研究了该神经网络的全局指数同步．通过运用一些实参数以及不等式技术,取得了该系统全局指数同步的一些充分条件,该结论的取得对于全局指数同步的应用起到了很重要的作用．     

含扩散项时滞模糊Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性

文章讨论了一类含扩散项的混合时滞模糊Cohen-Grossberg神经网络,通过一些基本分析手段和不等式技巧,得到了平衡点的唯一性和全局指数稳定性的充分条件,通过实例模型验证了指数稳定性。     

具有脉冲和变时滞的离散Cohen-Grossberg神经网络的全局指数同步

研究了一类具有脉冲和变时滞的离散Cohen-Grossberg神经网络全局指数同步问题.利用ρ-锥理论和微分不等式分析技巧,获得了保证其误差系统全局指数稳定的充分条件,同时也给出了同步指数收敛速率的估计.最后,列举一个例子表明我们所得结果的有效性.     

变时滞Cohen-Grossberg脉冲随机反应扩散神经网络的吸引集

由于神经网络具有有限的放大器转换速度和空间延伸,而且经常受随机和脉冲因素的影响,所以在神经网络的设计中,必须考虑变时滞、脉冲和随机扰动.讨论了变时滞Cohen-Grossberg脉冲随机反应扩散神经网络的吸引集.利用Ito公式,时滞微分不等式和M-矩阵性质,获得了变时滞Cohen-Grossberg脉冲随机反应扩散神经网络的吸引集存在的充分条件.     

一类带反应扩散项的Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性

本文探讨了一类带反应扩散项的时滞脉冲Cohen-Grossberg神经网络,得到了其平衡点全局指数稳定的充分性判定条件。     

具有随机扰动项和混合时滞的神经网络在有限时间内的控制同步

研究一类具有随机扰动项和混合时滞的神经网络在有限时间内的控制同步.通过李雅普诺夫稳定性理论、随机微分方程理论、伊藤公式以及一些不等式方法,在p-范数下得到了新的有限时间内同步的充分条件.     

具有Markov切换的随机Cohen-Grossberg神经网络时滞依赖的指数同步

基于随机分析理论以及时滞依赖的反馈控制技术,首先运用Lyapunov函数方法和Gronwall不等式,其次给出了具有Markov切换的随机Cohen-Grossberg神经网络时滞依赖的指数同步的充分性判据,此判据解除了传统意义上时滞延迟的可微性以及其导数的有界性的限制,最后通过一个数值模拟实例验证了理论结果的正确性及有效性.     

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.     

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.     

S-分布时滞随机BAM神经网络的指数同步

通过构造Lyapunov泛函,利用Ito公式以及随机分析的方法研究一类BAM神经网络的指数同步问题,给出了指数同步的新判据,举例说明了结果的实用性,推广了相关文献的结果。     

Exponential stability of impulsive stochastic recurrent neural networks with time-varying delays and Markovian jumping

In this paper, we consider a class of impulsive stochas- tic recurrent neural networks with time-varying delays and Markovian jumping. Based on some impulsive delay differential inequalities, some easy-to-test conditions such that the dynamics of the neural network is stochastically exponentially stable in the mean square, independent of the time delay, are obtained. An example is also given to illustrate the effectiveness of our results.     

具分布时滞的广义Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性

研究了具分布时滞的广义Cohen-Grossberg神经网络的动态性质.运用非线性测度和构造Lyapunov函数,获得了神经网络系统存在唯一平衡点且平衡点全局指数稳定的一个充分条件.这个条件与时滞无关.最后,给出了一个实例说明所得结论的有效性.     

时滞耦合随机神经网络全局指数同步

应用矩阵的Kronecker积、线性矩阵不等式及随机微分方程等有关工具,研究了一类具离散时滞与分布时滞的随机神经网络耦合大系统的均方全局指数同步问题.综合考虑了参数的不确定性、分布时滞、随机扰动、非线性耦合等的影响,并弱化了相关文献中激励函数为严格Lipshtz或Sigma型的假定,得到该耦合大系统均方全局指数同步的一些充分性判据.所得到的结果易于通过Matlab线性矩阵不等式工具箱(LMI)进行检验.     

具有分布式时滞的模糊神经网络的指数稳定性

研究具有分布式时延的模糊神经网络的指数稳定性.仅要求反馈核函数满足∫0th(s)ds=1,利用均值不等式和Lyapnunov泛函,得出了该模型的全局指数稳定性的一个充分条件.通过实例,说明本文结果是可行的.     

时滞忆阻神经网络在反馈控制下的指数同步

文章研究时滞忆阻神经网络在反馈控制下的指数同步问题.与传统的连续神经网络相比,忆阻神经网络激活函数的不连续性使其达到同步更加困难.该文首先通过微分包含的概念和集值映射理论转化忆阻神经网络,并设计了一个新的反馈控制器;然后通过选取适当的李雅普诺夫函数并使用不等式放缩技巧,得到系统指数同步的充分条件.数值算例验证了理论结果...     

关于脉冲滞神经网络的全局稳定性

本文扩展双向联想记忆神经网络（BAMNN）的研究范围,在时滞型BAMNN的基础上,提出脉冲型时滞BAMNN的概念,并对其全局一致渐近稳定性进行了讨论.便于从新的途径实现BAMNN分析和综合利用.