在时间尺度上研究带有脉冲的泄漏时滞细胞神经网络反周期解的动态特征

在时间尺度上,通过使用叠合度理论中的连续定理和微分不等式技巧,研究带有脉冲的时变泄漏时滞细胞神经网络模型的反周期解,获得了一些使带有脉冲的时变泄漏时滞细胞神经网络模型的反周期解存在和全局指数稳定的充分条件,并将以前的结论在时间尺度上做了扩展.     

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.     

一类细胞神经网络输入—输出控制

对于一类细胞神经网络,以系统的输入、输出的反馈权值为参数,构成参数空间,引入几何方法,将参数空间分解分块成有限个区域,当系统参数在某一确定的区域上时,研究系统的输入—输出间关系,并给出输入、输出之间控制的一类判别方法.     

非对称细胞神经网络的稳定性分析

This paper describes the problem of stability for one-dimensional Cellular Neural Networks(CNNs). A sufficient condition is presented to ensure complete stability for a class of special CNN's with nonsymmetric templates, where the parameter in the output function is greater than or equal to zero. The main method is analysising the property of the equilibrium point of the CNNs system.     

时滞细胞神经网络的稳定性分析

研究具有时滞的细胞神经网络的稳定性问题，通过构造合适的Lyapunov函数及不等式分析技巧，给出了时滞细胞神经网络全局稳定的新的充分判据，这些结论推广了已知文献中的结果。     

时滞细胞神经网络的时滞相关指数稳定性

应用Lyapunov泛函法研究了具有时滞的细胞神经网络（DCNNs）的平衡点的全局指数稳定性，获得了一个指数稳定性的判定准则。这个准则与时滞的大小有关，即DCNNs是指数稳定的只要系统所含时滞不超过一个界。     

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.     

脉冲时滞细胞神经网络的周期解的存在性

利用重合度理论中的延拓定理和微分不等式技巧,给出了具有状态依赖时滞和分布时滞的脉冲细胞神经网络的周期解的存在性的充分条件.     

一类扩张的细胞神经网络稳定性判别法

本文研究一类含有阻尼项带有时滞细胞神经网络的全局渐进稳定性和一致稳定性的性质,通过构造适当的李雅普诺夫函数及利用分析的有关知识,给出了全局渐进稳定性和一致稳定的判别法．     

一类随机BAM细胞神经网络的指数稳定性

研究了一类随机BAM细胞神经网络的指数稳定性,利用Lyapunov函数理论、It公式和线性矩阵不等式方法,建立了这种细胞神经网络均方指数稳定性判定的充分性条件.     

具有时滞的分数阶模糊细胞神经网络一致稳定性

研究了具有时滞的分数阶模糊细胞神经网络,应用不等式与Banach不动点定理得到了系统解的存在唯一性条件和一致稳定性结果.最后,通过例子验证了定理的有效性.     

一类自治细胞神经网络的全局有限时间同步控制

通过利用广义线性状态误差反馈控制器,研究了一类自治细胞神经网络模型的全局有限时间同步控制问题.把一种具有简单结构的广义线性状态误差反馈控制器引入到控制策略中,得到了模型有限时间同步的易于验证的数学判据.     

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 .     

Global Exponential Stability in Discrete-time Analogues of Delayed Cellular Neural Networks

A novel method called semi-discretization is employed in the formulation of discrete-time analogues of nonlinear delayed differential equations modelling cellular neural networks. The dynamical characteristics of the discrete-time analogues are studied. When the network parameters satisfy certain sufficient conditions which are independent of the delays, the discrete-time analogues for any choice on the discretization step-size are shown to be globally exponentially stable. The sufficient conditions are obtained by employing an appropriate form of Lyapunov sequences and these conditions correspond to those which have been obtained in the literature for the global exponential stability of continuous-time delayed cellular neural networks. Several examples and computer simulations are given to support our results and to demonstrate some of the advantages of the discrete-time analogues in numerically simulating their continuous-time counterparts.     

具有无穷时滞的细胞神经网络的全局稳定性分析

对具有无穷时滞的细胞神经网络平衡点的存在性、唯一性和全局渐近稳定性进行了分析．在放弃了激活函数的有界性、单调性和可微性假设的情况下,得到了系统的平衡点的存在性条件．利用向量Liapunov函数法的思想,构造适当的含有变时滞和无穷时滞的微分-积分不等式,通过对微分-积分不等式的稳定性分析,得到了神经网络系统的全局渐近稳定的充分条件．     

具S-型分布时滞的细胞神经网络的概周期解

该文研究一类具S-型分布时滞的细胞神经网络(CNNs)的概周期解及全局指数型稳定性问题.利用指数型二分性和Schauder不动点定理以及构造Lyapunov函数,得到了细胞神经网络模型概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.     

有噪及无噪的时滞细胞神经网络稳定性分析

分析了一类时滞细胞神经网络(DCNN)系统在无噪声和有噪声干扰情况下的稳定性．首先针对确定性系统给出了一种简单且容易验证的全局指数稳定性条件,然后讨论了噪声干扰下系统的稳定性．当DCNN被外部噪声扰动时,系统是全局稳定的．重要的是,当系统被内在噪声扰动时,只要噪声总强度控制在一定范围内,系统是全局指数稳定的．鉴于随机共振现象在越来越多的非线性生物系统中被发现,这种稳定性具有重要意义．     

变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性研究

本文采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法对一类变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性进行了研究,得出了一些关于DCNN全局指数稳定性的充分条件。     

线性矩阵不等式及其在细胞神经网络保性能控制中的应用

线性矩阵不等式的优良性质可用于解决细胞神经网络中的保性能控制问题.本文介绍了线性矩阵不等式的相关概念和性质;通过对Schur补引理的改进提出了一个引理,从而更容易将二次矩阵不等式转化为线性矩阵不等式,更好地应用于控制参数求解;提出了LMI的基本问题和MATLAB工具箱,并对LMI在细胞神经网络的保性能控制问题作出了简要描述.     

变时滞随机模糊细胞神经网络稳定性分析(英文)

本文旨在研究一类带变时滞的随机模糊细胞神经网络的稳定性.通过构造恰当的Lyapunov泛函并运用线性矩阵不等式(LMI)理论,作者给出了保证这类神经网络全局渐近稳定的充分条件.本文推导出两个定理:一个用以判定文中模型的全局渐进稳定性,一个用以判定该模型在均方意义下的全局渐近稳定性.