变时滞高阶Hopfield神经网络的全局指数稳定性

文章首先利用Brouwer不动点定理得到了平衡点存在性的充分条件,然后利用不等式分析技巧得到平衡点的唯一性及全局指数稳定性的一个新的判据.     

时滞神经网络周期解存在性及全局指数稳定性

运用重合度理论、M-矩阵理论及李雅普诺夫方法,获得了带时滞神经网络周期解存在性和全局指数稳定性的充分条件.     

变时滞细胞神经网络模型的全局指数稳定性

研究了具有变时滞的细胞神经网络系统nx.i（t）=-cixi（t）＋∑nj=1aijfj（xj（t））＋∑nj=1bijfj（xj（t-τj（t）））＋Ii,i=1,2,…,n.在非线性神经激励函数满足Lipschitz条件下,借助于推广的Halanay时滞微分不等式等方法,得到了该系统的平衡点是全局指数稳定的条件.     

时滞细胞神经网络模型的全局吸引性和全局指数稳定性

借助于Liapunov第二方法 ,对具有时滞的细胞神经网络系统x′i(t) =-Cixi(t) ∑nj=1aijfj(xj(t) ) ∑nj=1bijfj(xj(t-τj) ) Ii,　i=1,2 ,… ,n ,在非线性神经元激励函数满足Lipschitz连续的条件下 ,研究了这类模型全局吸引和平衡点全局指数稳定的问题 ,获得了易于验证的充分条件     

高阶S-分布时滞细胞神经网络的全局鲁棒指数稳定性

利用分析技巧,通过构造恰当的Lebesgue-Stieltjes积分型Lyapunov泛函,得到系统全局鲁棒指数稳定的充分条件,判断方法简单.最后给出一个实例,以说明本文主要结论的有效性.     

变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

研究了一类变时滞细胞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,利用Lyapunov函数方法和M-矩阵的特性,结合Young不等式和Halanay时滞微分不等式,得到了细胞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．数值例子说明了本文结果的有效性．     

多时变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

针对一类多时变时滞细胞神经网络,利用Young不等式和Halanay不等式技术,给出了保证平衡点惟一性和全局指数稳定性的几个充分判据.所得到的全局指数稳定判据完全独立于时滞,不要求时变时滞的可微性和神经元激励函数的严格单调性,且通过几个注释说明本文的结果改进和扩展了现有一些文献中的结果.仿真例子证明了本文结果的有效性.     

变时滞神经网络周期解的存在和指数稳定性

文章利用Brouwer不动点定理以及构造新的Lyapunov函数得到变时滞神经网络周期解的存在唯一性和指数稳定性的相应结果.     

变时滞并联限制细胞神经网络的全局稳定性

研究了交时滞并联限制细胞神经网络的全局稳定性,给出了变时滞并联限制细胞神经网络全局鲁棒稳定和全局指数稳定的充分条件。     

高阶时滞神经网络模型的全局指数稳定性

对具有时滞的二阶Hopfield型神经网络平衡点的全局渐近稳定性问题进行了研究.在不要求连接权矩阵的对称性和输入输出函数的可微性与单调性,只要求系统的参数满足是一个M矩阵的情况下,利用推广的Hanalay不等式和上右导数导得系统全局指数稳定性的若干充分条件.为二阶时滞神经网络稳定性的新方法、新结论.     

脉冲时滞细胞神经网络系统的指数稳定性

讨论了一类具有时滞的脉冲细胞神经网络的全局指数稳定性。利用Lyapunov函数和不等式技巧得到了该系统全局指数稳定的一个充分条件,同时给出示例说明结果的有效性。     

时滞依赖的变延时细胞神经网络的指数稳定性

细胞神经网络(CNNS)由于有许多重要的应用价值，所以它的稳定性分析一直是神经网络领域里的一个重要课题．近年来，神经动力系统的定性分析吸引了众多学的关注．在神经网络的电子器件实现中，出现了许多问题，诸如：转换延时，积分器，连接延时等．在这种情况下，在系统模型中一定要引进一个延时参数．要制造高质量的微电子神经网络，研究带有延时的神经动力行为是特别重要的．献[1～11]研究了时滞神经网络的全局稳定性；献[5，9，12，13]给出了有关延时细胞神经网络(DCNNs)全局稳定的充分条件，但是在这些章中，细胞的输出函数要求是一个分段线性函数并且延时是一个常量；献[10，13]虽然不再要求细胞的输出函数为分段线性函数，但是仍要求它的延时项是一个常数．在Lyapunov稳定性理论及矩阵不等式的基础上，给出了一个保证变延时细胞神经网络平衡点存在唯一并且全局指数稳定的充分条件．这个条件对参数变延时做了一个限制．给出了一个具体的数值例子及其仿其结果来说明我们结果的可行性．     

具有变时滞的细胞神经网络的全局指数稳定性

研究具有可变时滞的细胞神经网络的全局指数稳定性问题,得出了可变时滞的细胞神经网络全局指数稳定性的几个充分条件.在实际应用中,设计验证满足这些条件很方便,甚至无须知道时滞的具体形式.因而具有重要的理论意义和应用价值.       

带有时滞和脉冲的模糊细胞神经网络的全局指数稳定性

主要讨论了带有时滞和脉冲的模糊细胞神经网络的全局指数稳定性.在合适的条件下,利用不动点定理、M-矩阵原理和Lyapunov函数技巧,获得了该系统平衡点的全局指数稳定性.     

具有脉冲和时滞的细胞神经网络的全局指数稳定性

讨论了一类具有时滞的脉冲细胞神经网络的全局指数稳定性.利用Lyapunov函数和不等式技巧得到了该系统全局指数稳定的一个新的充分条件,该结果具有更好的适用性.     

可变时延神经网络的全局指数稳定性

利用Lyapunov泛函方法和线性矩阵不等式(LMI)技术,讨论了带有可变时延的神经网络的全局指数稳定性.通过引入一系列参数,给出全局指数稳定的平衡点的充分条件.实例表明给出的充分条件是有效、可行的.     

具有离散和分布时滞的脉冲神经网络的全局指数稳定性

研究了一类具有离散和分布时滞的脉冲神经网络的全局稳定性。基于微分方程的Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式（LMI）处理方法,得到了系统全局指数稳定的充分条件。     

变延时神经网络周期解的指数稳定性

避免构造Lyapunov函数的困难,运用广义Halanay不等式讨论了一类变延时递归神经网络周期解的指数稳定性,给出新的判据,这些判据在实际中易于检验。     

离散混合时滞细胞神经网络周期解的存在性与稳定性

利用重合度理论及一些不等式的技巧讨论了离散混合时滞细胞神经网络周期解的存在性与全局指数稳定性,给出了周期解存在与全局指数稳定性的充分条件.