分流抑制细胞神经网络的稳定性

讨论了分流抑制细胞神经网络的完全稳定性与全局渐近稳定性,改进了已有的结论．     

金融与随机分析评述

试图从金融与数学的角度，通过对数理金融学中连续交易模型下的未定权益与投资消费问题的部分简单介绍，从一个侧面展示随机分析与金融学的辨证关系：一方面，随机分析是金融学研究的强有力工具；另一方面，来自金融学中的问题已成为随机分析理论新发展的巨大动力和源泉。     

一类Hopfield型神经网络平衡点的存在唯一性和稳定性

对一类Hopfield型神经网络模型给出了保证其平稳点存在唯一和稳定的一些充分条件,推广了一些文献的相关结果。     

神经网络模型解的渐近性与周期性

我们考虑了一类MoCulloch-Pitts差分方程模型，得到了其解的渐近性和周期性，其结果在信息处理方面有一定的应用。     

一类二元离散神经网络模型的收敛性

研究离散二元神经网络模型{xn 1=λxpf(xn) (1-λ)f(yn)[xn] yn 1=λxn qf(yn) (1-λ)f(xn)[yn] 解的收敛性. 这里λ∈(0,1)是常数,p,q时非负已知常数且p·q=0;[x] 表示:[x] ={x,x＞0, 0,x≤0.信号传输函数f为三段非线性常数函数.     

马尔可夫调配的随机微分方程的指数稳定性

利用Gronwall不等式和广义Gronwall不等式研究了一类马尔可夫调配的随机微分方程的指数稳定性,建立了新的户阶均值指数稳定性判别准则,证明的两个定理,推广了现有文献的相应结果．     

带有食饵避难的Filippov型捕食-食饵模型的全局动力学

在经典捕食食饵模型的基础上,基于食饵避难和比例控制的阈值策略,研究了一类带有食饵避难的Filippov型捕食者-食饵模型。利用右端不连续微分方程理论,对该类模型的局部和全局动力学进行了定性分析。在一定的参数条件下,得到了模型全局渐近稳定的相关结果。     

Morlet小波变换的开关电流模拟实现

为满足信息处理的低电压、低功耗及实时处理等应用的要求,提出了基于开关电流技术的Morlet小波变换的模拟实现方法.高斯函数发生器的开关电流电路实现是Morlet小波变换模拟实现的关键,经过Pade逼近可以得到高斯函数的有理分式逼近,从而可用开关电流一阶节、二阶节的级联实现高斯函数发生器.仿真结果表明了该方法的可行性.     

一类时滞微分系统有界解的收敛性

研究了一类时滞微分系统解的渐近性态．在一些比已有文献通常附加的局部李普希兹条件更弱的条件下,证明了此系统的每个有界解趋于某平衡态．我们的结果推广了已有的一些结论．     

一类二元神经网络的渐近行为

讨论了一类具自反馈二元时滞神经网络模型的渐近行为．根据信号函数的不连续性,我们将模型转化为几个常微分方程组来考虑,通过对建立的一维映射的迭代规律进行分析,得到了该神经网络模型的收敛性与周期解的存在性,描述了周期解的个数,分析了周期解的吸引性．这些结果对于设计网络模型有着重要意义．