单调变分不等式的一种新的投影收缩算法

提出一个新的下降方向，在函数伪单调的条件下证明了算法的全局收敛性。     

求解强单调变分不等式组的一种自适应投影算法

自适应投影算法是求解强单调变分不等式的一种重要方法,在自然科学中的诸多领域有着广泛的应用.利用自适应投影算法来求解强单调变分不等式组.从理论上证明了这种算法的收敛性,结果推广了He,Yang,Meng和Han的结论.     

变时滞模糊BAM神经网络的全局指数稳定性

本文讨论了一类具有变时滞模糊FBAM（fuzzybi—directional associate memory）神经网络平衡点的存在性和全局指数稳定性,利用不动点定理及Halanay型不等式获得了平衡点存在唯一性及全局指数稳定性的充分条件,所得结论容易验证．最后举例说明所得结果的可行性。     

单调变分不等式的一种自适应谱梯度投影算法

本文提出了求解单调变分不等式问题的一种自适应谱梯度投影算法,并在一定条件下建立了算法的全局收敛性结果.初步的数值实验结果表明该算法能够有效提高原有算法的计算效率.     

变分不等式与投影方程的等价性推广

变分不等式和投影方程问题是凸分析中两大重要研究类型,本文主要推广了变分不等式问题与投影方程问题的等价性,以便于以后的研究。     

一类变时滞脉冲递归神经网络的周期解的稳定性

研究了一类变时滞脉冲神经网络的周期解的全局指数稳定性。通过构造恰当的Ly—apunov泛函,并利用线性矩阵不等式方法,得到了确保此网络全局指数稳定的充分条件。数值模拟验证了所得结论的正确性并说明了所给条件的易检验性。     

变时滞细胞神经网络指数稳定性的一个判据

利用同胚映射理论、向量Lyapunov函数思想、M矩阵理论和不等式技术,研究了具有变时滞的细胞神经网络模型的全局指数稳定性,给出了判定平衡点的存在唯一性以及全局指数稳定性的一个判据,并且估计了收敛速度指标.相比一些最近的文献,本文没有采用传统的Lyapunov泛函方法,并且也不需要输出函数在实数集上满足Lipschitz条件,这样就放宽了对网络的要求,使得获得的结果有更广的应用范围.最后的数值例子表明提供的判据不仅保守性小,而且计算简单.     

一类具有变时滞的神经网络模型的渐近性态分析

本文研究具有变时滞的神经网络模型。通过构造泛函。运用Halanay一维时滞微分不等式。给出了这类模型全局吸引性的充分条件。在实际应用中。设计验证所需条件是很方便的。无须知道时滞的具体形式。具有重要的理论意义和应用价值。     

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。     

迭代法在变分不等式中的一个应用

首先引入了投影定理及利用迭代序列改进的三步投影算法,并用它们在Hilbert空间中讨论了一类非线性变分不等式组解的问题.     

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.     

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.     

具时延的时变拢动线性控制系统的鲁棒指数稳定性

本文研究一类时变拢动线性控制系统全局指数稳定性,获得了系统全局指数稳定性的充分条件,这些结论对设计全局指数稳定的控制系统具有重要的理论意义和实用价值.     

时滞Hopfield神经网络模型的渐近性态分析

对具有时滞的Hopfield神经网络模型，在非线性神经元激励函数满足Lipcshitz连续的条件下，借助于Lia-punov第二方法，给出了这类模型渐近性态易于验证的充分条件。     

解变分不等式的一种修正投影算法

通过进一步的限制投影区域来对Solodov.etc.的算法做了修正,从而得到一种新的二次投影算法,该算法具有更长的步长,并证明了该算法生成的无穷序列{xk}收敛到变分不等式的一个解.     

Hilbert空间中广义逆混合变分不等式的广义f-投影算法

文章研究了Hilbert空间中一类广义逆混合变分不等式解的存在性.利用广义f-投影算子的性质,构造了新的迭代公式,研究了这类迭代公式的收敛性,给出了所得的收敛结果是广义逆混合变分不等式的解.     

拟单调变分不等式组的强制性条件

引进了拟单调变分不等式组问题,把变分不等式问题推广到了变分不等式组问题,讨论了该拟单调变分不等式组具有非空无界解的强制性条件,建立强制性条件与变分不等式组问题解集的关系．     

具有时变时滞神经网络系统的全局稳定性分析及平衡点位置估计

基于M-矩阵理论,在不需要激励函数有界和满足全局Lipschitz条件假设的前提下,讨论一类带有时变时滞神经网络系统的全局渐近稳定性问题及平衡点位置的估计问题,数值仿真表明了结果的有效性.     

解变分不等式的一种修正二次投影算法

通过进一步限制该投影区域对Yiran He的算法进行了修正,从而提出了一种变分不等式的修正二次投影算法.该算法具有更长的步长,并证明了该算法生成的无穷序列具有的全局收敛性.     

带反应扩散项的时滞双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性

本文研究带反应扩散项的BAM神经网络的全局指数稳定性.改进和推广了文献[9]的工作.