随机Cohen-Grossberg-type BAM神经网络的均方指数稳定性

通过构造Lyapunov函数,利用随机微分的It(ο)公式,研究了一类含有时滞的随机Cohen-Grossberg-type BAM神经网络的均方指数稳定性,并给出判定的条件,最后举例子说明结果的正确性.     

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.     

随机延迟微分方程Milstein方法的均方稳定性

本文以线性随机延迟微分方程为试验方程研究了随机延迟微分方程的Milstein方法的稳定性,给出了均方稳定的充分条件,所得结果表明Milstein方法能保持试验方程解的稳定性.完成了相关的数值试验以验证所得结论的正确性.     

随机时滞控制系统的均方BIBO稳定性

本文研究了具有时滞和非线性扰动的随机控制系统的均方有界输入-有界输出(BIBO)稳定.首先,探讨了具有离散时滞和非线性扰动的随机系统的均方BIBO稳定性问题,在此基础上,进一步研究带有离散时滞和分布时滞以及非线性扰动的随机系统的均方BIBO稳定性.通过设计合理的控制器,建立合适的Lyapunov泛函,结合Riccati矩阵方程,得到时滞依赖的均方BIBO稳定性条件.     

具混合时滞中立型随机神经网络均方渐近稳定性

研究了一类具有混合时滞和非线性干扰中立型不确定随机神经网络鲁棒稳定性,所考虑的不确定为范数有界,混合时滞由离散和分布时滞组成,借助李雅普诺夫函数和随机稳定性理论,利用伊藤公式,给出并证明了使系统鲁棒稳定的充分条件,所有结果以线性矩阵不等式的形式给出,数值算例表明了所给方法的有效性.     

中立型随机延迟微分方程Milstein方法的均方稳定性

本文讨论Milstein方法用于求解线性中立型随机延迟微分方程初值问题时数值解的稳定性,给出了Milstein方法均方稳定的一个充分条件.文末的数值试验证实了本文所获理论结果的正确性.     

非线性变延迟随机微分方程Heun法的均方稳定性

利用线性插值的改进Heun法,研究了改进Heun法用于求解非线性变延迟随机微分方程的稳定性,得到了在噪声为乘性噪声时,Heun法用于求解非线性变延迟随机微分方程的均方稳定性的充分条件,丰富了非线性延迟随机微分方程算法理论,并用MATLAB对实际算例进行了数值模拟.     

具有比率依赖的随机捕食模型的稳定性分析

研究了一类具有比例依赖反应函数的随机捕食模型.证明了该系统存在唯一全局正解,并在系统存在唯一全局正解的基础上,通过构造Lyapunov函数,分析了平衡态的随机稳定性,给出了系统全局解的渐近行为.     

随机系统均方稳定性的一个注记

本文研究随机定常系统dx=Fxdt GxdW的稳定性，给出了该方程均方稳定性的几个充分必要条件，最后给出了所得结果的两个应用。     

随机Hopfield时滞神经网络均方指数稳定性: LMI方法

该文通过系统变换技巧, 构造出新型的Lyapunov泛函. 利用此Lyapunov泛函, 基于线性矩阵不等式, 得到了随机Hopfield时滞神经网络与时滞相关及与时滞无关均方指数稳定性新的充分条件. 数值例子表明, 与已有结果相比, 该文的结果具有较少的保守性.     

时滞Hopfield神经网络模型渐进稳定性的新准则

在不考虑激励函数有界,可微和单调的情况下,利用Lyapunov泛函方法,得到了时滞Hopfield神经网络模型的平衡点存在性和全局渐近稳定性的新准则.研究结果改进和推广了以前相关文献的结果.     

具时滞的Hopfield网络周期解的指数稳定性

The paper is devoted to periodic attractor of delayed Hopfield neural networks with time-varying.By constructing Lyapunov functionals and using inequality techniques,some new sufficient criteria are obtained to guarantee the existence and global exponential stability of periodic attractor.Our results improve and extend some existing ones in[13～14].One example is also worked out to demonstrate the advantages of our results.     

随机时变线性系统的稳定性

利用构造二次型Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数和Ｉｔｏ公式研究了一般ｎ维时变线性Ｉｔｏ型随机微分系统的稳定性,给出了二维时变线性系统的三种常见情形的均方指数 稳定或均方渐近稳定的充分判据。     

具有变时滞脉冲效应的Hopfield神经网络的全局指数稳定性

研究了一类新的具有脉冲的时滞Hopfield神经网络系统模型,引入了新的脉冲条件,在不假设激励函数的可微性、单调性的条件下,得到了系统平衡点的存在性、唯一性及全局指数稳定性的充分条件和指数收敛速率,且所得结果改进了一些已知文献的结论.     

分数阶Hopfield神经网络的稳定性

利用Mittag-Leffler函数的相关性质和积分变换方法,研究了分数阶Hopfield神经网络(FHNN)的稳定性,给出了相应的充分性条件,并通过实例仿真验证了结论的正确性.     

具扩散的年龄结构脉冲随机时滞种群方程的均方稳定性(英文)

本文考虑一类具扩散的年龄结构脉冲随机时滞种群方程.主要目的是研究具扩散的年龄结构脉冲随机时滞种群平凡解的均方稳定性,给定两个使平凡解均方稳定的充分条件.     

中立型随机泛函微分方程的均方指数稳定性

本文使用一类新方法研究中立型随机泛函微分方程的均方指数稳定性.由此,一些新的关于所考虑的方程解的均方指数稳定性结果被获得,一些已有的结果被改进.最后通过分析一些实例阐述了我们获得的理论的有效性.     

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.