时变时滞区间神经网络指数鲁棒稳定性改进的判别方法

文章研究具有时变时滞区间神经网络系统的指数鲁棒稳定性.采用Halanay不等式、不动点理论及矩阵理论推导出指数鲁棒稳定性的一个改进的判别条件.该结果不同于以往线性矩阵不等式形式的条件,是通过计算矩阵的算子范数来判断稳定性的.     

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。     

一类时滞递归神经网络的鲁棒稳定性

运用M-矩阵的性质、拓扑度理论、Liapunov泛函方法与不等式技巧,研究了一类时滞神经网络的全局鲁棒稳定性,给出了全局鲁棒稳定性的新的代数判据.     

带有时滞的多非线性区间Lurie系统的鲁棒绝对稳定性

讨论了一类带有时滞多非线性区间系统的鲁棒绝对稳定性,通过引入区间矩阵,以及Lyapunov稳定性理论,给出了区间Lurie系统鲁棒绝对稳定性的判别条件,推广了参考文献[5]的结论.     

多非线性区间Lurie系统的鲁棒绝对稳定性

考虑了关于模型变化的具有多非线性的区间Lurie控制系统的鲁棒绝对稳定性 ,用Lyapunov函数方法和区间分析技术 ,得到了区间Lurie系统鲁棒绝对稳定的一些充分条件 ,这些条件减少了绝对稳定鲁棒检测的保守性 ,这些鲁棒分析方法是基于区间矩阵的鲁棒稳定分析     

S-分布时滞随机竞争神经网络的均方指数鲁棒稳定性研究

讨论了S-分布时滞随机竞争神经网络模型解的存在性和渐近行为,运用Lyapunov泛函方法和随机分析技巧,研究了网络的均方指数鲁棒稳定性,给出了易于验证的稳定性判据。     

不确定时滞奇异系统的鲁棒稳定性条件

讨论不确定时滞奇异系统的鲁棒稳定性条件,通过选择适当Lyapunov泛函,得出不确定时滞奇异系统的鲁棒稳定性条件,降低了现有一些文献中鲁棒稳定性条件的保守性,最后用数值算例验证了结论的可行性和有效性。     

一类离散微分方程周期解的全局鲁棒稳定性

依据所研究的微分方程,给出周期解稳定性条件,利用迪尼(Dini)导数证明了周期解的全局鲁棒稳定性.     

具有饱和执行器的不确定脉冲系统的鲁棒稳定性研究

本文讨论的是具有饱和执行器的不确定脉冲系统的鲁棒稳定问题．首先是给出将要讨论的控制系统的数学模型,然后分析脉冲系统的鲁棒稳定性。     

具两个非线性项的一般Lurie直接控制系统的鲁棒绝对稳定性

用Ｌｙａｐｕｎｏｖ 函数方法讨论了具两个非线性项的一般Ｌｕｒｉｅ 型直接控制系统的鲁棒绝对稳定性,得到了一些鲁棒绝对稳定的充分条件,推广和改进了前人的一些结果．并举例说明结果的有效性     

一类脉冲神经网络的全局指数周期解

利用Lyapunov函数并结合不等式的技巧,给出了一些充分判据来确保一类脉冲神经网络系统具有全局指数稳定性的周期解.给出的充分判据仅仅要求激励函数是李普希兹连续的,而对它的有界性、单调性及可微性都不再要求.这些充分判据在实际应用中非常容易验证,也可利用这些判据来设计全局指数周期的脉冲神经网络.     

Global exponential stability of interval neural networks with a fixed delay

1.IntroductionConsideradelayedneural-networkmodeldescribedbythefollowingfunctionaldifferentialequations.()()()()()()11,nniiiijjjijjjijjtautwgutvgutImt===-++-+邋&1,2,,.in=K(1a)or()()()()()()ttttt=-++-+uAuWGuVGuI&,(1b)where()()()()T12,,,ntututut=轾臌uListhestatevectoroftheneuralnetwork;()12diag,,,naaa=AKisadiagonalmatrixwithpositiveentries,i.e.,0ia>;()ijnnw=Wand()ijnnv=Varetheconnectionweightmatrixanddelayedconnectionweightmatrix,re-spectively;()()()()()()()()T1122,,,nntgutgutgut轾=臌GuKde…     

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。     

一类竞争神经网络的全局指数稳定性分析

主要考察了一类动态系统——带有不同时间尺度竞争神经网络的全局指数稳定性问题。通过对此类神经网络模型的建立及分析,应用M矩阵理论和Lyapunov函数法,确定了带有不同时间尺度的竞争神经网络的平衡点的存在性和唯一性,并给出了此类神经网络全局指数稳定的判据。     

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.     

具时变时滞模糊BAM神经网络周期解的稳定性

本文利用Lyapunov泛函及不等式(2ab≤ra2+1/rb2,r>0)导出了判定模糊BAM(bi-directional associa-tive memory)神经网络周期解的存在性与稳定性的一些充分条件,得到了其周期解全局指数稳定性的一些新的简单判据.     

Stability Analysis of Cohen-Grossberg Neural Networks with Time-Varying Delays

In recent years, Cohen-Grossberg neural net-works (CGNNs) have received increasing interest dueto its promising potential for applications in classifica-tion, parallel computing, associative memory and es-pecially in solving some optimization problems. Wh…     

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.     

时延双向联想记忆器的全局指数稳定性

利用Lyapunov泛涵方法并结合一些不等式技巧获得了一类具自连接的双向联想记忆时延系统平衡点的存在性和全局指数稳定的充分条件.