具时滞的神经网络模型的非平凡周期解的全局存在性

本文考虑具时滞的n维神经网络模型.利用FDE的全局Hopf分支存在定理和Bendixson周期解不存在定理,给出该模型存在非平凡周期解的条件.     

具有时滞的细胞神经网络周期解与稳定性

本文研究了具有时滞的细胞神经网络周期解存在性和平凡解的稳定性问题 .利用 Lyapunov函数法并结合不等式分析技巧 ,我们首先证明了时滞细胞神经网络的解是有界的 ,然后建立了时滞细胞神经网络的周期解的存在准则 ,最后在时滞细胞神经网络有平衡点时 ,给出了神经网络系统的平衡点指数稳定的充分条件 .其结果推广了文 [7,8]的相应结果 .     

具有时滞的细胞神经网络周期解与稳定性

本文研究了具有时滞的细胞神经网络周期解存在性和平凡解的稳定性问题。利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法并结合不等式分析技巧,我们首先证明了时滞细胞网络的解是有界的,然后建立了时滞细胞神经物周期解的存在准则,最后在时滞细胞神经网络有平衡点时,给出了神经网络系统的平衡点指数稳定的充分条件。其结果推广了文「７,８」的相应结果。     

基于忆阻的分数阶时滞复值神经网络的全局渐近稳定性

研究了分数阶复值神经网络的稳定性.针对一类基于忆阻的分数阶时滞复值神经网络,利用Caputo分数阶微分意义上Filippov解的概念, 研究其平衡点的存在性和唯一性.采用了将复值神经网络分离成实部和虚部的研究方法, 将实数域上的比较原理、不动点定理应用到稳定性分析中, 得到了模型平衡点存在性、唯一性和全局渐近稳定性的充分判据.数值仿真实例验证了获得结果的有效性.     

多时滞三种群系统的Hopf分支

讨论了具有两个时滞的3种群模型,分析了系统正平衡点的稳定性和Hopf分支的存在性;然后利用中心流形定理和规范型方法,给出了确定分支周期解的分支方向与稳定性的计算公式,利用数值模拟验证了所得结论.     

带有外部输入项的时间周期SIR传染病模型的周期行波解北大核心CSCD

研究了一类带有外部输入项的时间周期SIR传染病模型周期行波解的存在性和不存在性.首先,通过构造辅助系统适当的上下解并定义闭凸锥,将周期行波解的存在性转化为定义在这个闭凸锥上的非单调算子的不动点问题,利用Schauder不动点定理建立辅助系统周期解的存在性,并利用Arzela-Ascoli定理证明了原模型周期行波解的存在性.其次,借助分析技术得到了周期行波解的不存在性.     

一类具时滞的神经网络模型的Hopf分支

本文研究了一类由两个神经元构成的具时滞的神经网络模型的动力学性质,即利用指数多项式的D-划分法讨论了平衡点的稳定性和局部Hopf分支的存在性,然后利用规范型和中心流形理论给出了分支性质的计算公式,又用度理论研究了周期解的全局存在性.     

一类具时滞的神经网络模型的Hopf分支

本文研究了一类由两个神经元构成的具时滞的神经网络模型的动力学性质,即利用指数多项式的D-划分法讨论了平衡点的稳定性和局部Hopf分支的存在性,然后利用规范型和中心流形理论给出了分支性质的计算公式,又用度理论研究了周期解的全局存在性.     

一类具分布时滞的Hopfield网络模型的概周期解存在性与稳定性

利用Banach空间压缩不动点定理和微分不等式的分析技巧,研究一类具分布时滞的Hopfield神经网络模型的概周期解的存在性和稳定性。得到了系统存在概周期和全局指数稳定的新的充分条件。所得结果改进和推广了相关文献的结论。     

具分布时滞双向联想记忆神经网络周期解的存在性及全局稳定性

本文研究了具分布时滞的双向联想记忆神经网络的动力学性质.不需要激励函数有界性和可微性,利用重合度理论的延拓定理和Krasnosel'skii的锥不动点定理,我们获得了具分布时滞双向联想记忆神经网络模型周期解的存在性和全局指数稳定性的新结论.数值模拟的结果与我们的理论相一致.     

带分布时滞的双向联想记忆神经网络周期解的存在性

讨论了-类带分布时滞的双向联想记忆神经网络周期解的存在性.通过运用Mawhin迭合度连续性定理,和-些不等式的分析技巧,得到了-些保证周期解存在的充分条件.     

具有时变时滞惯性四元Hopfield神经网络反周期解的动力学研究

周期性、反周期性和概周期性是时变神经网络的重要动态行为特性.本文在不将所研究的神经网络分解为实值系统的情况下,根据重合度理论中的延拓定理和不等式技巧,通过构造不同于现有平衡点稳定性研究的李雅普诺夫函数,研究了一类具有变时滞的惯性四元Hopfield神经网络的反周期解的动力学问题,给出了上述神经网络反周期解存在的一个新的判别条件.并通过构造李雅普诺夫函数论证了上述神经网络反周期解的指数稳定性.     

Hopf bifurcation analysis in a tri-neuron network with time delay

A neural network model with three neurons and a single delay is considered. The existence of local Hopf bifurcations is first considered and then explicit formulas are derived by using the normal form method and center manifold theory to determine the direction of the Hopf bifurcations and the stability of the bifurcating periodic solutions. A global Hopf bifurcation theorem due to Wu and a Bendixson's criterion for high-dimensional ODE due to Li and Muldowney are used to obtain a group of conditions for the system to have multiple periodic solutions when the delay is sufficiently large. Finally, numerical simulations are carried out to support the theoretical analysis of the research.     

变时滞Hopfield神经网络的周期解存在性及其全局指数稳定性

利用拓扑度理论中的连续性引理和推广Halanay不等式研究了变时滞的细胞神经网络的周期解的存在性及全局指数稳定性.给出了判别周期解及指数稳定性的代数判据,所得判据易于检验,具有广泛的实用性．同时,改进了已有文献的相关结论,最后通过数值例子说明结论的有效性．     

一类变时滞离散Cohen-Grossberg神经网络模型周期解的存在性及其指数稳定性

利用重合度理论研究了一类变时滞的离散Cohen-Grossberg神经网络模型的周期解,并得到了模型周期解的全局指数稳定性的充分条件,推广了已有的结果,为神经网络的应用提供了重要的理论基础.最后给出一个例子进行数值模拟,数值模拟的结果更好地验证了结论.     

A new criterion to global exponential periodicity for discrete-time BAM neural network with infinite delays

The discrete-time bidirectional associative memory neural network with periodic coefficients and infinite delays is studied. And not by employing the continuation theorem of coincidence degree theory as other literatures, but by constructing suitable Liapunov function, using fixed point theorem and some analysis techniques, a sufficient criterion is obtained which ensures the existence and global exponential stability of periodic solution for the type of discrete-time BAM neural network. The obtained result is less restrictive to the BAM neural networks than previously known criteria. Furthermore, it can be applied to the BAM neural network which signal transfer functions are neither bounded nor differentiable. In addition, an example and its numerical simulation are given to illustrate the effectiveness of the obtained result.     

Existence of periodic solutions for neutral type cellular neural networks with delays

In this paper, by using the theory of abstract continuation theorem of k contractive operator, we study the existence of periodic solutions for neutral type cellular neural networks with delays.     

EXISTENCE AND ATTRACTIVITY OF ALMOST PERIODIC SOLUTION FOR SHUNTING INHIBITORY CELLULAR NEURAL NETWORKS WITH CONTINUOUSLY DISTRIBUTED DELAYS AND VARIABLE COEFFICIENTS

In this paper, a class of two-dimensional shunting inhibitory cellular neural networks with distributed delays and variable coefficients system is studied. By using the Schauder's fixed point theorem and Lyapunov function, we obtain some sufficient conditions about the existence and attractivity of almost periodic solutions to the above system, and all its solutions converge to such almost periodic solution. An example is given to illustrate that the conditions of our results are feasible.     

一类时滞神经网络的周期解与稳定性

本文利用重合度理论中的延拓定理和一些分析技巧,讨论了一类时滞神经网络的周期解的存在性和全局渐近稳定性,获得了简便的判别条件.     

Existence of periodic solutions for cellular neural networks with complex deviating arguments

In this paper, cellular neural networks with complex deviating arguments are considered. Sufficient conditions for the existence of the periodic solutions are established by using the coincidence degree theorem. The results of this paper are new and complement previously known results.