Hopfield神经网络系统的全局渐近稳定性的一个充分条件

本文考虑变系数变时滞的Hopfield神经网络系统dxi/dt=-bi(t)xi(t) ∑^nj=1aij(t)fj(λjxj(t-τij(t))) Ii(t)的全局惭近稳定性,获得了一个充分条件。     

具有扩散影响的Hopfield型神经网络的全局渐近稳定性

对具有扩散影响的Hopfield型神经网络平衡点的存在唯一性和全局渐近稳定性进行了研究．在激活函数单调非减、可微且关联矩阵和Liapunov对角稳定矩阵有关时,利用拓扑度理论得到了系统平衡点存在的充分条件．通过构造适当的平均Liapunov函数,分析了系统平衡点的全局渐近稳定性．所得结论表明系统的平衡点(如果存在)是全局渐近稳定的而且也蕴含着系统的平衡点的唯一性．     

一类新的变时滞中立型神经网络的全局渐近稳定性条件

研究了一类激活函数的状态变量带有微分时滞的中立型神经网络的稳定性问题.通过构造李亚普诺夫函数,并利用LMI分析技巧,获得了该类中立型神经网络的全局渐近稳定性的充分条件.最后通过实际算例验证了所得结果的有效性.     

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.     

时滞Hopfield神经网络的全局指数稳定性

讨论带有可变时滞的Hopfield神经网络的全局指数稳定性.在非线性激励函数满足Lipschitz条件的假设下,利用推广的Halanay不等式,Dini导数和分析技巧,建立了这类神经网络系统全局指数稳定的几个判别准则.这些判别准则仅仅依赖于系统的参数.     

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.     

一类三阶非线性时滞系统的全局渐近稳定性

运用"类比法"对一类三阶非线性时滞系统构造了较好的Lyapunov函数,得到该系统零解全局渐近稳定的充分条件.     

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.     

变时滞Hopfield神经网络的周期解存在性及其全局指数稳定性

利用拓扑度理论中的连续性引理和推广Halanay不等式研究了变时滞的细胞神经网络的周期解的存在性及全局指数稳定性.给出了判别周期解及指数稳定性的代数判据,所得判据易于检验,具有广泛的实用性．同时,改进了已有文献的相关结论,最后通过数值例子说明结论的有效性．     

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．     

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.     

具传输时滞和变系数的模糊细胞神经网络的指数稳定性及周期解

介绍一类具传输时滞和变系数的模糊细胞神经网络(FCNN),通过使用线性矩阵不等式(LMI)和Lyapunov-Krasovskii泛函,研究它的周期解的存在性及全局指数稳定性,并获得一些充分条件。此外,给出一个实例说明结果是可行的。     

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.     

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.     

随机分布参数型Hopfield时滞神经网络的稳定性

基于随机Fubini定理,利用关于空间变量平均的Lyapunov函数与Ito公式,研究了具时滞的分布参数型随机Hopfield神经网络的稳定性与镇定,获得了若干充分条件．     

具分布偏差变元非自治数学生态学方程的全局渐近稳定性

本文研究具分布偏差变元非自治微分方程x＇（t）＝－g（t，x（t））－f（t，x（t＋s）du（s））零解的渐近稳定性．方程（1）包含了许多数学生态学方程．文中结论推广和改进了已有文献中相应结果．     

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。     

On Global Asymptotic Stability of Second Order Nonlinear Differential Systems

This paper investigates the global asymptotic stability of the autonomous planar systems $ \dot {x} = p_2(y)q_2(x)y $ , $ \dot {y} = p_3(y)q_3(x)x + p_3(y)q_4(x)y $ and $ \dot {x} = f_1(x) + h_2(x)y $ , $ \dot {y} = f_3(x) + h_4(x)y $ , under the assumption that all functions involved in the equations are continuous and that the origin is a unique equilibrium. We present necessary and sufficient conditions for the origin to be globally asymptotically stable.