非线性分数阶微分方程边值问题正解的存在性与唯一性

利用和算子的不动点定理,研究了非线性分数阶微分方程边值问题 * 的正解,其中Dα0+是标准的Riemann-Liouville分数阶微分,f(t,u(t))=g(t,u(t))+h(t,u(t))和g,h:[0,1]×[0,∞)→[0,∞)都是连续函数且g(t,u),h(t,u)关于u是单调递增。证明了其解存在唯一性,同时构造一迭代序列去逼近它。最后,举例应用了所得结果。（注：*处为公式）
     

用新的Lyapunov泛函处理带有离散时滞和分布时滞的神经网络的被动性

研究带有离散时滞和分布时滞的神经网络的被动性,通过构造新的Lyapunov泛函,建立了判定系统是被动的新标准.采用Lyapunov稳定理论、线性矩阵不等式及自由权矩阵等方法,通过实例很好地说明了所研究的结论是正确有效的,且在一定程度上降低了保守性.     

具有不确定性的时滞大系统的稳定化

本文研究了具有不确定性的时滞大系统的鲁棒稳定性和ＢＩＢＯ稳定性，推广了文［１０］的结果，作为文［１］研究的例子，利用我们的结果扩大了不确定性参数的扰动界。     

退化时滞微分系统的稳定性分析

研究了一类退化时滞微分系统的稳定性问题．在系统有平衡点的情况下，给出了系统指数稳定性的条件；在系统无平衡点时，给出了系统有吸收区域的充分条件．     

具有时变时滞离散系统稳定性的新准则

本文研究了具有时变时滞区间离散时间系统的稳定性问题。利用新的积分不等式、时滞分割方法及Reciprocally Convex方法推导出离散时滞系统渐进稳定的一个新的判别条件。新的结果比以前的结果具有更弱的保守性,最后,两个数值实例表明新方法的有效性和可行性。     

具脉冲马尔可夫跳中立型时滞神经网络事件触发状态估计

研究了具脉冲和混合时滞的马尔可夫跳中立型神经网络的状态估计.首先,引入事件触发传输机制;其次,通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii函数,利用詹森不等式、倒凸不等式、自由权矩阵和区间分割等技术,得到增广系统是指数稳定的充分条件;最后,通过数值算例验证了所提出结论的有效性.     

一类具有时滞的投影神经网络系统的指数稳定性

文章研究了一类具有时滞的投影神经网络的稳定性问题,根据这类神经网络的特点,将神经网络的状态变量进行分块,通过构造Lyapunov泛函,导出了神经网络系统指数稳定性的充分条件,在适当的初始条件下,给出的稳定性条件与分块矩阵的某些块无关,表明我们所获得的条件的优越性。     

具有脉冲和时滞的细胞神经网络的全局指数稳定性

讨论了一类具有时滞的脉冲细胞神经网络的全局指数稳定性.利用Lyapunov函数和不等式技巧得到了该系统全局指数稳定的一个新的充分条件,该结果具有更好的适用性.     

具有控制时滞的滞后型Lurie控制系统的绝对稳定性判据

通过构造适当的Lyapunov泛函，结合不等式分析的技巧，得到了具有控制时滞的滞后型Lurie控制系统绝对稳定的时滞无关和时滞相关条件，这些条件用线性矩阵不等式表示，易于验证且保守性低，最后通过实例验证了所得结果的有效性．     

脉冲时滞细胞神经网络系统的指数稳定性

讨论了一类具有时滞的脉冲细胞神经网络的全局指数稳定性。利用Lyapunov函数和不等式技巧得到了该系统全局指数稳定的一个充分条件,同时给出示例说明结果的有效性。