具有滞连续Hopfield神经网络稳定性分析

本文分析了具时滞的连续Hopfield神经网络在权阵对称条件下的稳定性。得到了在参数的不同取值范围内平衡点的不同稳定性态。这个结果优于文献[5,6]的结果。     

具时滞连续Hopfield神经网络稳定性分析

本分析了具时滞的连续Hopfield神经网络在权阵对称条件下的稳定性。得到了在参数的不同取值范围内平衡点的不同稳定性态。这个结果优于献[5,6]的结果。     

模糊变时滞Cohen-Grossberg神经网络全局指数稳定性

本文研究了模糊变时滞Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性,通过构造合适的Lyapunov函数和运用不等式技巧,得到了模糊变时滞Cohen-Grossberg神经网络平衡点的存在唯一性和全局指数稳定性的判别准则.     

混合时滞区间神经网络鲁棒指数稳定性

讨论了混合时滞区间神经网络的全局鲁棒指数稳定性．利用拓扑度理论和不等式技巧给出了一个混合时滞区间神经网络平衡点的存在唯一性以及全局鲁棒指数稳定性的条件。     

一类具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络的稳定性

文章考查一类具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络的动力学性质,给出具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络的全局渐近稳定性的判据.     

时滞细胞神经网络无条件稳定性的判断

本文讲述了时滞细胞神经网络（DCNN）的无条件稳定性的代数判据。该判据是充分和必要的，它对DCNN无条件稳定性的判断给出了一种基本方法，以代替那种有明显局了性的方法。文中通过两个示例表现出运用该判据进行判断的简捷特点。     

时标上具有界和无界时滞的Cohen—Grossberg神经网络的全局指数稳定性

本文在时标上研究了具有有界和分布时滞的Cohen-Grossberg神经网络,应用压缩映射原理、Lyapunov泛函方法和一些分析技巧,得到该模型平衡点的存在性和全局稳定性的充分条件.本文是首次应用时标理论将相同框架下的Cohen-Grossberg神经网络的连续系统和离散系统统一起来.     

具有连续分布延时的细胞神经网络的全局指数稳定性

利用Hardy不等式以及推广的Halanay时滞微分不等式,通过构造新的Lyapunov函数,引入可调实参数,研究一类具有连续分布延时的细胞神经网络（DCNN）的全局指数稳定性问题,得到了一系列有用的条件。     

一类高阶非线性时滞差分方程的全局渐近稳定性

考虑非线性时滞差分方程xnxn+1=α+,n=0,1,2,…,xn-k其中∈(0,+∞),k∈{1,2,…},初始条件x-k,…,x0是任意的正实数.本文获得了非线性时滞差分方程的全α局吸引性,有界性,周期性以及方程在一定条件下的全局渐近稳定性.     

时滞Hopfield神经网络模型的稳定性分析

研究时滞Hopfield神经网络模型,平衡点的全局渐近稳定性与全局指数稳定性,通过使用不等式分析技巧和微分方程性质,得到这类模型稳定性的易于验证的时滞无关充分条件。     

具有连续分布时滞神经网络系统的指数稳定性准则

考虑了一类具有时变和连续分布时滞神经网络系统的指数稳定性问题.通过引入Lyapunov-Krasovskii泛函、自由权矩阵和等价的描述系统形式,针对所考虑的系统建立了一个时滞相关的指数稳定性准则.该准则以线性矩阵不等式的形式给出,能够很容易地用Matlab工具箱LMI进行检验.此外,所得到的结论不需要激励函数的单调性且变时滞的导函数只要有上界结论就可以成立,这拓展和发展了现有的一些结论.最后通过2个数值例子说明了所得结论的有效性.     

一类具有时滞的分数阶模糊神经网络的有限时间稳定性

研究了一类具有比例时滞的分数阶模糊神经网络模型,利用一些分析技巧和Gronwall不等式,分别得到了阶数为0<ξ<1和1<ξ<2的分数阶模糊细胞神经网络的有限时间稳定性标准.通过数值模拟及实例分析验证了所得结论的可行性.     

具有不变模块的时滞细胞神经网络平衡点分析

对一类由不变模块所描述且对信号强度进行改进后的时滞细胞神经网络的平衡点进行了分析．根据模型中状态反馈模块和时滞反馈模块的不变性特点,通过构造合适的迭代映射,研究了饱和区域内平衡点的存在性、个数以及局部渐近稳定性．给出了该时滞细胞神经网络模型全局指数稳定的充分条件,同时确定了此时该系统唯一平衡点存在的确定区域．获得的结果推广了已有对标准时滞细胞神经网络平衡点的上述性质所做的工作．     

时滞脉冲神经网络的指数稳定性

本文中,通过利用Lyapunov-Krasovskii型泛函和线性矩阵不等式技巧,我们研究了时滞脉冲神经网络,得到了其指数稳定性的依赖于时滞的充分判据,推广了文献[1]的结果。     

分布时滞模糊Hopfield神经网络周期解的指数稳定性

对一类具有分布时滞的Hopfield模糊神经网络模型,在假设激励函数是全局Lipschitz连续的条件下,应用Lyapunov稳定性理论等分析的方法,研究了此类模型周期解的存在性与指数稳定性,得到了唯一周期解存在与指数稳定的充分条件,并举实例说明它的有效性。     

具常数时滞神经网络模型周期解的指数稳定性

通过构造Lyapunov—Krasovskii泛函,获得了时滞周期神经网络模型周期解指数稳定性的一个充分条件。     

密度分布非均匀的反馈控制Logistic单种群模型平衡态的稳定性

本文对种群密度在非均匀分布情形下，考虑了具反馈控制的滞后Logistic生态模型平衡位置的稳定性；分别给出了在常时滞和弱连续时滞以及强连续时滞情况下的稳定性条件；其结果是对Gopalsamy在密度均匀分布情形下相应结果的推广。     

变时滞反映扩散二阶Hopfield神经网络的全局指数稳定性

利用拓扑度理论研究了分布时滞反应扩散二阶Hopfield神经网络平衡点的存在性及全局指数稳定性,给出了易于验证的判别指数稳定性的代数判据.     

一类时滞神经网络的全局鲁棒稳定性分析

利用矩阵Schur补的有关知识,通过构建李雅普诺夫函数,研究了一类时滞神经网络的平衡点的全局稳定性,得到了该类神经网络在平衡点全局鲁棒稳定的充分判据.     

具可变时滞的细胞神经网络的周期解

研究具可变时滞的细胞神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性问题,巧妙地引入可调实参数di>0(i=1,2,…,n),并结合变量替换及一些分析技巧,给出一些新的充分准则.这些准则可用于设计全局指数稳定的和周期振荡的具可变时滞的神经网络,扩大了神经网络设计范围.