具有有限分布延时的一类神经网络的全局指数耗散性

通过构造径向无界正定的Lyapunov函数,研究了一类具有有限分布延时的神经网络的全局指数耗散性,在假定延时可微的情况下,给出了几个确保网络全局耗散性的充分条件．最后通过一个数值例子说明条件的有效性．     

一类具有离散时滞和分布时滞的BAM神经网络的全局耗散分析

研究了带有离散时滞和分布时滞的BAM神经网络的全局耗散性问题;利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式,通过构造Lyapunov泛函,得到了判定具有时变混合时滞的BAM神经网络系统是全局耗散的新准则;通过实例仿真,表明了所得结论的有效性.     

具有耗散项的广义Hasegawa-Mima方程的吸引子和收敛性

考虑了具有耗散项的广义Hasegawa-Mima方程的周期初值问题,研究了Hasegawa-Mima方程全局吸引子的存在性以及在一致有界条件下拉回吸引子对全局吸引子的收敛性.     

非线性边界条件下反应扩散方程组全局吸引子的存在性

考虑在非线性边界条件下反应-扩散方程组解的渐近行为,当非线性项f,g满足一定的条件时,得到反应-扩散方程组存在有界吸收集.利用反应-扩散方程组解的正则性,证明了在强耗散和弱耗散条件下全局吸引子的存在性.     

一类植物-草食动物扩散系统的动力学分析

考虑一类植物-草食动物扩散系统的动力学性质. 首先, 用上下解方法和抛物方程的比较定理, 证明该系统解的全局存在性、耗散性和持续性; 其次, 基于椭圆算子主特征值理论和Lyapunov函数方法, 给出常值稳态解的存在性、 局部和全局渐近稳定性, 并建立系统产生图灵不稳定的判别准则; 最后, 通过数值模拟验证所得结果的有效性.     

时滞微分方程的耗散性及其应用

讨论了一类Dini导数给出的微分不等式的耗散特性．利用连续Lipschitz算子的测度研究了滞后型微分方程的耗散性．并应用于时滞Hopfield神经网络,获得了其一致耗散性及平衡点全局一致渐近稳定的充分条件．     

耗散Hirota-Satsuma方程的全局吸引子

考虑了在周期边界条件下且有耗散项的Hirota-Satsuma方程组长时间性态,利用Sobolev插值不等式、能量估计以及关于时间t的一致估计得到方程全局解的存在性,再利用算子紧嵌入定理得到方程全局吸引子的存在性.     

超导电性理论中一类反应扩散系统的全局吸引子(英文)

研究了超导电性理论中一类具有齐次狄利克雷边值条件的反应扩散系统,并证明了系统的耗散性,解的渐近紧性和全局吸引子的存在性.     

超导电性理论中一类反应扩散系统的全局吸引子(英文)

研究了超导电性理论中一类具有齐次狄利克雷边值条件的反应扩散系统,并证明了系统的耗散性,解的渐近紧性和全局吸引子的存在性.     

无阻尼弱耗散抽象发展方程全局吸引子的存在性

用半群理论和定义泛函的方法,考察无阻尼弱耗散抽象发展方程解的长时间动力学行为.在非线性项满足较弱的耗散型条件下,运用收缩函数理论和能量估计技巧验证了解半群的渐近紧性,得到了全局吸引子在空间V_θ×H×L_μ~2(R+;V_θ)中的存在性.     

随机时滞BAM神经网络的全局散逸性

把不确定性因素考虑到双向联想记忆神经网络(BAM)中, 得到一类带Brown运动的随机时滞双向联想记忆神经网络(BAM)模型. 在激活函数有界的条件下, 研究了随机时滞BAM神经网络的全局散逸性. 通过Lyapunov泛函、Jensen不等式和It 公式等, 讨论了随机时滞BAM神经网络系统均方散逸的充分条件, 给出了该系统散逸的吸引集. 通过数值例子对所给出的结论进行了验证.     

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.     

离散时间神经网络的全局指数稳定性

研究了离散时间神经网络的全局指数稳定性问题．利用Liapunov函数法．得到了判断离散时间神经网络全局指数稳定性的一个新的充分条件．     

一类离散神经网络的全局指数同步探析

定义了离散型神经网络全局指数同步的概念,研究了一类离散型时滞神经网络的全局指数同步问题,给出了这类神经网络全局指数同步的充分性判据,判据的有效性可通过LMI工具箱得到检验.     

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.     

Stability Analysis for Stochastic Delayed High-order Neural Networks

In this paper, the global asymptotic stability analysis problem is considered for a class of stochastic high-order neural networks with tin.delays. Based on a Lyapunov-Krasovskii functional and the stochastic stability analysis theory, several sufficient conditions are derived in order to guarantee the global asymptotic convergence of the equilibtium paint in the mean square. Investigation shows that the addressed stochastic highorder delayed neural networks are globally asymptotically stable in the mean square if there are solutions to some linear matrix inequalities （LMIs）. Hence, the global asymptotic stability of the studied stochastic high-order delayed neural networks can be easily checked by the Matlab LMI toolbox. A numerical example is given to demonstrate the usefulness of the proposed global stability criteria.     

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。     

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。