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.     

一类推广的时滞人工神经网络系统模型的全局指数稳定性

文章研究了一类推广的具有变时滞的人工神经网络系统模型的全局指数稳定性.通过Lyapunov稳定性理论,给出了该时滞神经网络系统模型平衡点唯一和全局指数稳定的一类判定条件,并通过典型实例来说明本文结果的应用.     

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。     

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。     

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.     

求解一类鞍点问题的神经网络

考虑了一类鞍点问题.基于其系数矩阵的结构特点,将原问题转化为低维线性系统,提出了求解这类问题的一个新神经网络.运用Lyapunov稳定性理论和LaSalle不变原理,证明了所提出的模型是Lyapunov稳定的,且收敛于原问题的一个精确解,并在适当的条件下指数收敛到原问题的唯一解.最后通过数值实例说明了该模型的可行性和有效性.     

一类脉冲Cohen-Grossberg神经网络P阶矩指数稳定

考虑一类时滞脉冲随机Cohen—Grossberg神经网络p阶矩指数稳定。通过构造适当的Lyapunov＂,~,利用Halanay~Hardy不等式,建立了一类时滞脉冲随机Cohen．Grossberg神经网络P阶矩指数稳定的判据。该判据改进和推广了先前文献的一些结果。     

离散时滞系统的指数稳定控制

考虑了一类离散时滞系统的指数稳定控制问题,基于Lyapunov稳定性理论,以线性矩阵不等式形式给出了一个指数稳定的充分条件。     

离散时滞系统的指数稳定控制

考虑了一类离散时滞系统的指数稳定控制问题,基于Lyapunov稳定性理论,以线性矩阵不等式形式给出了一个指数稳定的充分条件。     

无线传感器网络中基于"后同步"思想的时间同步机制

传统的无线传感器网络时间同步机制属于前摄时间同步,耗能较高。为了对无线传感器网络的时间同步机制进行改进,本文分析了无线传感器网络中基于“后同步”思想的时间同步机制,对其中的路由结合的时间同步协议进行了详细的阐述,并在此基础上通过对各节点进行时钟偏差补偿,以尽量减小该协议产生的时间误差。