具有界时滞和分布时滞的脉冲细胞神经网络动力系统的全局指数稳定性

基于现有文献大多研究线性脉冲动力系统,对具非线性脉冲影响的研究较少的情况,主要利用拓扑度理论,M-矩阵理论,Liapunov泛函方法,研究了具有界时滞和分布时滞的一类细胞神经网络动力系统的非线性脉冲影响,获得了其平衡点全局指数稳定性的充分条件.     

一类具有惯性随机时滞神经网络的指数同步

研究一类具有惯性随机时滞神经网络的指数同步.首先,根据同步概念构造受控的响应系统,得到相应的误差系统.其次,引入适当的变量替换将二阶微分系统变换为一阶微分系统.利用I(t)o积分性质,微分算子,分别采用构造Lyapunov函数和直接应用微积分有关性质的方法,给出了判定其指数同步稳定的两个不同充分条件,最后通过两个数值例...     

具有反应扩散项的变时滞复数域神经网络的指数稳定性

该文研究了一类具有反应扩散项的变时滞复数域神经网络的指数稳定性.首先在假设复数域激活函数可分解的情况下,将该系统分解为相应的实部系统和虚部系统.利用矢量Lyapunov函数法和M矩阵理论,得到了确保该系统平衡状态指数稳定性的充分条件.该条件不含有任何自由变量,相对现有结论具有较低的保守性.最后通过一个数值仿真算例验证了所得结论的正确性.     

具有混合变时滞的脉冲Cohen-Grossberg神经网络的指数同步

该文研究了一类具有混合变时滞的脉冲Cohen—Grossberg神经网络模型的指数同步问题.通过构造适当的Lyapunov函数和利用反证法,得到了简单而有效的指数同步判据.最后,通过一个实例的数值模拟来说明所得结果的有效性.     

分布时滞反应扩散Hopfield神经网络的全局指数稳定性

利用拓扑度理论和广义Halanay不等式研究了分布时滞反应扩散Hopfield神经网络的平衡点的存在性及全局指数稳定性.给出的判别指数稳定性的代数判据易于验证,具有广泛适用性.     

具有leakage项时滞与脉冲影响的模糊细胞神经网络指数同步

通过构造恰当的Lyapunov泛函并利用一些不等式分析技巧,得到了基于p-范数的耦合神经网络系统全局指数同步条件.所研究模型同时包含leakage项时滞、时变时滞和有界分布时滞,所得结果包含了之前一些文献的结论,适用范围更广泛.     

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.     

连续动力系统的广义同步

讨论连续的混沌动力系统之间的广义同步．利用Liapunov稳定性理论,通过构造适当的耦合项,得到了一个关于驱动响应系统广义同步的充分条件．并通过对两个例子的数字模拟,说明了充分条件的有效性．     

含分布时滞递归神经网络的一般衰减同步

对具有分布时滞的递归神经网络模型进行了研究,并通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii函数和非线性控制函数,采用不等式估计方法,得到了所研究模型一般衰减同步的充分条件.最后给出了一个例子,进一步说明了所得结论的正确性.     

一类具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性

考虑一类具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络,利用Lyapunov方法和微分不等式理论,得到了其全局指数稳定性的判别准则.该准则引入了更多的参数,更便于系统的设计与分析.     

具有分布时滞的非自治Cohen-Grossberg神经网络稳定性研究

对具有分布时滞的非自治Cohen-Grossberg神经网络进行了研究.通过构造适当的Lyapunov函数,利用不等式分析方法,引入多参数,得到了一系列解的一致有界性且最终有界性和全局指数稳定性的判别准则.     

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。     

一类具分布时滞神经网络的全局指数稳定性

本文讨论了一类具分布时滞神经网络的稳定性.利用广义Dahlquist数和广义Halanay不等式,我们得到了该神经网络平衡点存在、唯一且全局指数稳定的充分条件.此外,我们的方法还估计出了神经网络指数收敛到平衡点的速度.由于我们的方法去除了关于激活函数的有界性、可微性和单调性的常用假设,因此我们的结果是某些现有结果的推广和改进.     

具有S型分布时滞和脉冲干扰的Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性

本文考虑具有S型分布时滞和脉冲的Cohen-Grossberg神经网络模型,应用Lya-punov函数,M矩阵和Razumikhin技巧,得到了该模型稳定的充分条件.     

具有时变时滞和分布时滞随机神经网络p阶矩指数稳定性

在仅要求时滞函数有上界的条件下,运用随机分析理论和微分不等式技巧得到了同时具有时变时滞和分布时滞的随机神经网络的p阶矩指数稳定充分条件,并用具体算例验证了方法的有效性,文章结论推广和改进了相关文献的结果.     

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.     

分布时滞竞争神经网络概周期解全局指数稳定性

用不动点理论和微分不等式技巧研究了具有变系数连续分布时滞的竞争神经网络的概周期解,给出了其存在性和全局指数收敛的一种判别准则.给出的网络模型和结果都是新的.