多时变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

针对一类多时变时滞细胞神经网络,利用Young不等式和Halanay不等式技术,给出了保证平衡点惟一性和全局指数稳定性的几个充分判据.所得到的全局指数稳定判据完全独立于时滞,不要求时变时滞的可微性和神经元激励函数的严格单调性,且通过几个注释说明本文的结果改进和扩展了现有一些文献中的结果.仿真例子证明了本文结果的有效性.     

网络控制系统的控制方法研究

分析了网络控制系统中几类时延的特点及其对控制系统的影响,并对近年所提出的处理周期性和随机时变时延的各种控制方法进行了较为全面的综述与评价,比较了各种方法的优缺点．最后指出了今后可能的发展方向．     

一类变时滞反应扩散静态递归神经网络解的P阶有界性和P阶全局指数稳定性

利用Lyapunov泛函与不等式技巧研究了一类变时滞反应扩散静态递归神经网络解的P阶一致有界,P阶一致最终有界和P阶全局指数稳定性,获得了易于验证的代数判据.     

一类含时滞和扩散的Prey- Predator系统波前解的存在性

反应扩散方程的行波解可以很好地表现自然界中的振荡现象和扰动以有限速度传播的现象,是非线性偏微分方程的一个重要研究领域。本文研究了一类含时滞和扩散的Prey-Predator系统的行波解。通过构造系统的上下解,利用波前解的存在性理论,得到当时滞τ1和τ4较小时,该系统波前解存在。     

具有不同时间尺度的分布时滞竞争神经网络概周期解的全局指数稳定性

运用李亚普诺夫泛函结合微分不等式技巧研究了具有不同时间尺度的分布时滞竞争神经网络的概周期解,给出了其全局指数稳定性的一个充分条件。     

节点含时变时滞的复杂网络的自适应同步(英文)

针对节点带有时变时滞、网络结构完全未知的不确定动态网络模型,基于Lyapunov稳定性理论,设计了复杂网络同步自适应控制器,给出了网络同步的充分条件和不确定动态网络的参数估计法,进而实现了该模型的同步。理论推导和数值结果均表明该同步方法的有效性和可行性。     

非负放大函数与多延时的Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒稳定性

在Cohen-Grossberg神经网络设计及实现过程中,非负放大函数条件是很实用的.在网络参数存在摄动的情况下,研究了具有非负放大函数的一类多延时Cohen-Grossberg神经网络的鲁棒渐近稳定性问题.首先通过证明一个有用的引理,建立了渐近稳定性和鲁棒稳定性之间的关系.其次,在不要求激励函数满足严格单调增加和有界性的情况下,通过构造适当的Lyapunov泛函,针对所研究的神经网络模型,基于线性矩阵不等式技术建立了平衡点鲁棒稳定的一个充分判据.仿真结果进一步证明了所得结论的有效性.     

变时滞Cohen-Grossberg随机神经网络的矩指数稳定性

本文利用随机积分的伊腾公式,时滞微分不等式及随机时滞神经网络的特性 讨论变时滞Cohen-Grossberg随机神经网络的矩指数稳定性,实例证明本文结果的优越性.     

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.     

一类变时滞模糊神经网络系统解的渐近概周期性

本文给出了一类变时滞模糊神经网络系统解的渐近概周期性和全局指数稳定性结果,并给出了该系统渐近概周期解的具体形式。