含脉冲的Hopfield神经网络的全局指数稳定性

研究了一类含脉冲的Hopfield神经网络的全局指数稳定性.利用同胚映射理论、Lyapunov函数思想和不等式技巧,给出了平衡点的存在唯一性和全局指数稳定性的新的判别准则.     

一类变时滞Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性

研究了一类具变时滞的C ohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性.利用同胚映射理论、Lya-punov函数思想和不等式技巧,给出了平衡点存在唯一性和全局指数稳定性的新的判别准则.     

高阶变时滞广义细胞神经网络的全局指数周期性

研究了高阶变时滞广义细胞神经网络的全局指数周期性.引入可调参数和通过构造合适的Lyapunov泛函并利用Brouwer压缩映象原理,得到了神经网络周期解存在唯一且全局指数周期与全局指数稳定的充分条件,并给出一个例子说明结论的有效性.     

一类非光滑Chua’s电路的同步控制

本文研究两个带x|x|非线性项的Chua’s电路的全局指数同步和全局同步的控制问题.证明这两个系统在未加控制时不可能同步,但设计不同的控制器可以实现这两个系统的全局指数同步和全局同步.     

带有比例时滞的复值神经网络全局指数稳定性

研究了带有比例时滞的复值神经网络全局指数稳定性问题.借助向量Lyapunov函数思想和同胚映射原理,并使用M-矩阵理论和不等式技巧,建立了网络平衡点存在性、唯一性和全局指数稳定性的判定条件.     

一类非线性不确定系统的全局指数镇定

研究一类非线性不确定系统的全局指数镇定问题.提出了连续反馈控制器的设计方法,并给出一类非线性不确定系统全局指数镇定的充分条件.如果充分条件得到满足,证明了提出的连续反馈控制使得闭环系统是全局指数稳定的.实例表明了所得结果的有效性.     

一类变时滞神经网络的全局指数稳定性

本文研究一类变时滞神经网络平衡点的全局指数稳定性.在不要求激活函数全局Lipschitz条件下,利用Lyapunov函数方法,并结合Young不等式和Halanay时滞微分不等式,得到了系统全局指数稳定的充分条件.文末,一个数值例子用以说明本文结果的有效性.     

变时滞BAM神经网络的全局指数稳定性

研究一类变时滞BAM神经网络平衡点的全局指数稳定性问题.在不要求激励函数全局Lipschitz条件下,通过构造合适的Lyapunov泛函,并结合Young不等式,得到了BAM神经网络模型在一定条件下全局指数稳定的一些充分条件,推广和改进了前人的相关结论,为综合设计指数稳定的时滞BAM神经网络提供了依据.     

带有时变时滞的中立型神经网络的鲁棒指数稳定性

研究一类带有时变时滞的中立型神经网络的全局指数稳定性问题.通过构造LyapunovKrasovskii泛函并使用线性矩阵不等式方法,建立了保障时滞神经网络全局指数稳定的新的时滞相关充分条件.这些条件用线性矩阵不等式表达.进一步,文章对一类不确定时滞中立型神经网络给出了鲁棒全局指数稳定的新判据.     

反应扩散递归神经网络全局指数稳定的鲁棒分析

主要讨论反应扩散递归神经阿络全局指数稳定的鲁棒分析.给定反应扩散递归神经网络是全局指数稳定,首先,在此神经网络基础上考虑噪音扰动,利用超越方程得到噪音密度的上界,在上界范围内,带噪音的反应扩散递归神经网络仍然是全局指数稳定.进一步,在反应扩散递归神经网络基础上同时考虑噪音扰动和连接权参数不确定,利用超越方程得到连接权参数和噪音密度上界,在两个参数描述的超越方程范围内,带噪音和连接权参数不确定的反应扩散递归神经网络仍然是全局指数稳定.最后给出数值算例证实相关理论的有效性.     

变时滞细胞神经网络稳定性分析

利用矩阵测度、Liapunov函数和Halanay时滞不等式的方法研究了具有变时滞的细胞神经网络模型平衡点的全局指数稳定性问题.给出了判定平衡点全局指数稳定性的几个代数判据,可用于时滞细胞神经网络的设计与检验,数值算例说明其结果的优越性.     

时滞Hopfield神经网络的全局指数稳定性

讨论带有可变时滞的Hopfield神经网络的全局指数稳定性.在非线性激励函数满足Lipschitz条件的假设下,利用推广的Halanay不等式,Dini导数和分析技巧,建立了这类神经网络系统全局指数稳定的几个判别准则.这些判别准则仅仅依赖于系统的参数.     

具有时滞的扩散BAM神经网络的指数稳定性

研究一类具有反应扩散的滞后BAM神经网络平衡点的存在性唯一性和全局指数稳定性.运用拓扑同胚映射,Lyapunov泛函以及多参数方法,得到关于平衡点存在唯一性和全局指数稳定性的充分条件,将相关文献的结果推广到正整数r范数上.     

具有脉冲和无限时滞的模糊细胞神经网络的全局指数稳定性

本文讨论了具有脉冲和无限时滞的模糊细胞神经网络的全局指数稳定性.通过建立一个脉冲时滞%积分微分不等式,以及模糊逻辑算子与M-矩阵的性质,不仅得到了系统全局指数稳定的充分条件,而且也给出了指数收敛速度.最后,所给的例子充分验证了文中所给出的充分条件的有效性.     

具S-型分布时滞的模糊细胞神经网络的周期解及指数稳定性

研究了一类具S-型分布时滞的模糊细胞神经网络(FCNN)的周期解及全局指数稳定性问题.在不要求激励函数全局L ipsch itz条件下,通过使用指数型二分性和Schauder不动点定理以及构造Lyapunov函数,得到了模糊细胞神经网络模型周期解和指数稳定性的一些充分条件.此外,给出一个实例说明结果是可行的.     

具有时滞的细胞神经网络的全局指数稳定性

利用Liapunov函数方法,结合积分不等式技巧,分析了时滞细胞神经网络的平衡点存在的唯一性和全局指数稳定性,保证时滞细胞神经网络全局指数稳定的一个新的充分判据被得到.所得判据比已有文献具有更少的限制,为实际应用提供了方便.     

非自治变时滞Cohen-Grossberg网络的Lagrange稳定性和全局指数吸引集

基于考虑两种不同类型的激活函数,本文研究了非自治变时滞Cohen-Grossberg神经网络（CGNN）在Lagrange意义下的全局指数稳定性,通过利用新的不等式技巧和构造恰当的Lyapunov泛函给出非自治变时滞CGNN模型在Lagrange意义下全局指数稳定性（即一致有界性）以及对其全局指数吸引集估计的代数判据,并给出应用例子加以验证.     

双稳时滞系统波前解的全局指数稳定性

研究了双稳时滞系统波前解的全局指数稳定性.在拟单调条件下,首先利用抽象泛函微分方程理论建立了R上时滞反应扩散系统解的存在性和比较原理,然后运用基于比较原理的挤压技术证明该系统的双稳波是全局指数稳定的.     

具有时滞的一般型脉冲神经网络的指数稳定性

讨论具有时滞的一般性脉冲神经网络的稳定性.在不假定激励函数有界或可导的前提下,利用非光滑分析和Lyapunov泛函,得到了这类神经网络系统平衡点的存在唯一性和全局指数稳定性判别准则.作为特例,得到了Hopfield神经网络,时滞细胞神经网络,双向联想记忆神经网络的平衡点的存在唯一性和全局指数稳定性判定定理.     

含有双时滞量的细胞神经网络的指数稳定性

讨论了一类含有双时滞量的细胞神经网络模型在平衡点的全局指数稳定性问题.通过构造Lyapunov函数,根据Young不等式和Halanay含时滞的微分不等式,在不需要激励函数满足全局Lipschitz条件的情况下,得到了含有双时滞量的细胞神经网络模型在平衡点是全局指数稳定性的一个充分条件的判据.其所得结果包含并改进了原有的结论,并举例说明了该结果的有效性.