一类变系数混合时滞神经网络周期解的存在性和指数稳定性

在不需要激活函数有界的条件下,利用分析技巧和Poincaré映射给出了一类变系数混合时滞神经网络周期解的存在、唯一和指数稳定的充分条件.结论对神经网络的设计具有重要的意义.     

具分布时滞模糊BAM神经网络的指数稳定性

介绍了一类具分布时滞的模糊BAM(bi-directional associative memory)神经网络.通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函及利用线性矩阵不等式方法,得到了此类系统平衡点的指数稳定性的一个充分条件.在设计具时滞的人工BAM神经网络时,全局指数稳定的结果有很重要的意义.此外,给出一个实例说明我们的结果是可行的.     

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.     

具变时滞的细胞神经网络的周期解

本文研究了一类具变时滞细胞神经网络系统,利用重合度理论中的延拓定理、不等式的分析原理、矩阵理论和Lyapunov泛函方法,得到了该系统周期解的存在唯一性及全局指数稳定性的结论,不仅在一些应用领域上是可行的且易检验,而且为神经网络系统周期解的存在性论证,提供了一个新的有效方法.     

时标上变时滞模糊Cohen-Grossberg神经网络反周期解的指数稳定性

定义一类新的周期函数,建立了时标上模糊Cohen-Grossberg神经网络系统反周期解的存在性和全局指数稳定性的充分条件,最后给出相应的数值例子验证理论结果的有效性.     

具分布时滞神经网络周期解的指数稳定性

本文利用一些分析技巧,获得了具分布时滞的双向联想记忆（BAM）神经网络模型周期解的指数稳定性的结论。     

随机变时滞模糊神经网络的均方指数稳定性

利用Lyapunov泛函和随机分析的方法,研究了一类具有变时滞随机模糊细胞神经网络的均方指数稳定性,得到了这类神经网络均方指数稳定性的充分条件.数值例子说明了得到的结果的有效性.     

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 .     

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．     

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。     

Attractive Periodic Orbits in Nonlinear Discrete-time Neural Networks with Delayed Feedback

We consider the discrete-time system x ( n )= g x ( n m 1)+ f ( y ( n m k )), y ( n )= g y ( n m 1)+ f ( x ( n m k )), n ] N describing the dynamic interaction of two identical neurons, where g ] (0,1) is the internal decay rate, f is the signal transmission function and k is the signal transmission delay. We construct explicitly an attractive 2 k -periodic orbit in the case where f is a step function (McCulloch-Pitts Model). For the general nonlinear signal transmission functions, we use a perturbation argument and sharp estimates and apply the contractive map principle to obtain the existence and attractivity of a 2 k -periodic orbit. This is contrast to the continuous case (a delay differential system) where no stable periodic orbit can occur due to the monotonicity of the associated semiflow.     

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.     

时滞细胞神经网络概周期解的存在性与全局指数稳定性

通过利用Banach 空间中的不动点定理和Lyapunov泛函的方法,获得了时滞细胞神经网络概周期解的存在性与全局指数稳定性的新结论. 所获结果在较大程度上改进和推广了已有文献中的相应结果.     

一类Hopfield神经网络系统的全局渐近稳定性

研究变系数具有连续分布时滞的Hopfield神经网络系统Ci(t)dxi/dt=-xi(t)/Ri(t) ∑j=1^nWij(t)fj[∫o^∞kj(s)xj(t-s)ds ] Ii(t)的全局渐近稳定性,获得了一个充分条件。     

细胞神经网络的指数稳定性

该文研究了具有可变时滞的随机细胞神经网络的指数 稳定性,应用Razumikhin定理与Lyapunov函数,建立了这种细胞神经网络均方指数稳定与几乎必然指数稳定的两类判据,一类是时滞无关而另一类是时滞相关.     

具有时延的Cohen-Grossberg神经网络的稳定性

本文利用拓扑度理论、Liapunov泛函和时延不等式的方法研究了具有时滞的Cohen Grossberg神经网络模型dui(t)dt =ai(ui(t) )bi(ui(t) ) - ∑nj=1Tijfj(uj(t-τj) ) ,i=1 ,2 ,… ,n平衡点的稳定性问题 .文章给出了判定模型平衡点存在唯一性和全局渐近稳定性及全局指数稳定性的几个充分条件 ,这些条件取消了权矩阵 (Tij) n×n 对称性的假设 ,推广了已知文献的一些结果 ,使模型的应用范围更加广泛 .     

时滞Hopfield神经网络的全局指数稳定性

利用时滞微分不等式，讨论了时滞Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的全局指数稳定性，获得了几个判定条件。这些结论推广了已知文献中的结果。