具有分布时滞耦合神经网络模型的全局同步性分析

本文研究了具分布时滞的神经网络的全局同步性.通过应用Lyapunov泛函和线性矩阵不等式,获得了关于模型全局同步性的几个判定准则,并通过对相关例子进行了数值的仿真,模拟结果与理论分析吻合.     

具有泄漏时滞的复值神经网络的全局同步性

研究了一类具有泄漏时滞的复值神经网络的全局同步性问题.在不要求激励函数可分离为实部函数和虚部函数的条件下,通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,并运用驱动-响应同步方法、自由权矩阵方法和矩阵不等式技巧,获得了具有泄漏时滞的复值神经网络全局同步性的充分条件和同步控制器设计方法.给出的判据是由复值线性矩阵不等式表示的,易于MATLAB软件的YALMIP Toolbox实现.数值仿真实例验证了获得结果的有效性.     

无界变时滞神经网络全局稳定性

该文研究了具无界变时滞的时变神经网络的全局稳定性.利用两种不同的分析方法得到了保证这类神经网络全局渐近稳定的一些充分条件.推广和改进了现有文献中常时滞或时滞为零的相应结果.     

时滞神经网络全局渐近稳定性条件

利用Liapunov泛函方法,结合矩阵不等式技巧,分析了时滞细胞神经网络(DCNNs)的平衡点存在的唯一性和全局渐近稳定性,保证DCNNs的全局稳定性的一个新的充分判据被得到．所得判据提供了一些参数来适当地弥补了反馈矩阵与时滞反馈矩阵之间所需要的平衡关系．这些判据可以容易被使用来设计和检验全局稳定的网络．此外,所得判据是与时滞参数无关,且比已有文献具有更少的限制．     

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.     

变时滞Hopfield神经网络的全局指数稳定性

本文研究了一类具有变时滞Hopfield神经网络的稳定性问题.利用时滞微分不等式方法,获得了几个关于该网络的全局指数稳定性与时滞无关的充分条件,并且给出了此类网络的收敛指数的估计,推广了已知文献的结果.最后给出数值例子证明结论的有效性.     

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。     

基于LMI的时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性分析

研究了一类具有时滞的细胞神经网络的稳定性问题,利用Liapunov-Krasovskii泛函的方法,给出了时滞相关的稳定性判据．稳定性判据是以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出,可以很容易得出时滞的上界．在得到时滞相关的稳定性判据的同时也可以得到时滞无关的稳定性判据,包含了已有文章中的很多结果．最后,数值算例说明了结果的优越性．     

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.     

时滞型脉冲神经网络的全局指数稳定性

对一类含时滞的脉冲神经网络平衡点的存在性和稳定性进行了研究．在不假定激励函数有界、单调或可微而仅假定激励函数Lipschitz连续的条件下,利用压缩映像原理证明了系统平衡点的存在性,利用右上Dini导数的性质并通过构造适当的gyapunov函数得到了平衡点全局指数稳定的充分条件．文末通过实例说明了所获结论的有效性．     

时滞型脉冲神经网络的全局指数稳定性(英文)

对一类含时滞的脉冲神经网络平衡点的存在性和稳定性进行了研究.在不假定激励函数有界、单调或可微而仅假定激励函数Lipschitz连续的条件下,利用压缩映像原理证明了系统平衡点的存在性,利用右上Dini导数的性质并通过构造适当的Lyapunov函数得到了平衡点全局指数稳定的充分条件.文末通过实例说明了所获结论的有效性.     

含混合时滞和脉冲的Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性

本文讨论了含混合时滞和脉冲的Cohen-Grossberg神经网络的稳定性.通过应用M矩阵理论和不等式技巧,得到了含混合时滞的Cohen-Grossberg神经网络平衡态的全局指数稳定性的充分条件.相比以前同类文献,本文减弱了部分条件,推广了部分结论,并在文末给出了两个示例.本文结论对于设计和应用神经网络有一定实用价值.     

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.     

高等数学的阅读能力培养初探

认识高等数学阅读能力的重要性、激发大学生对高数学阅读的兴趣、提供数学阅读的具体方法是培养高等数学阅读能力的措施.其中,数学阅读的具体方法有:带有问题阅读、督促学生作读书笔记、个别指导、组织课堂讨论和经验交流、及时小结、合理评价等.高等数学教师应该努力探寻提高大学生数学阅读能力的有效方法.     

中立型驱动反应BAM 神经网络的全局渐近同步性

针对一类具有时滞的中立型驱动反应BAM神经网络,提出全局渐近同步性问题.不使用现有文献中传统的李雅普诺夫泛函、矩阵测度和线性矩阵不等式(LMI)等已被广泛应用于研究神经网络全局渐近同步性的方法,而是通过构造2个微分不等式U 1(t)和U 1(t),利用微分不等式方程和不等式技巧解出2个不等式,得到能够确保中立型驱动反应BAM神经网络全局渐近同步的两个新的充分条件.     

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.