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.     

离散时间积分递推序列的单稳波的稳定性

本文研究了定义在R^2上一个离散时间积分递推序列的单稳波．首先给出了此类单稳波的存在性并估计了其精确的渐近行为．借助于比较原理和上下解方法,证明了此类波在位移和旋转意义下的稳定性．对于空间区域为R的情形也给出了类似的结论．     

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Lotka—Volterra型捕食与被捕食系统的Flip分岔

本文利用中心流形定理和映射的分岔理论,研究了一类离散的捕食与被捕食系统的Flip分岔的存在性与稳定性,并给出了数值模拟的结果。     

一类具有隔离的脉冲免疫接种SIQR传染病模型的全局动力学行为

建立了一类具有隔离和垂直传染的SIQR传染病模型,在脉冲免疫接种条件下,分析了其全局动力学行为.利用频闪映射,获得了无病周期解,给出了此周期解的全局稳定性分析.并获得了系统一致持续生存的条件.     

一类带有潜伏期和部分免疫的传染病模型的全局分析

通过假设被接种者具有部分免疫,建立了一类具有潜伏期和接种的SEIR传染病模型,借助再生矩阵得到了确定此接种模型动力学行为的基本再生数.当基本再生数小于1时,模型只有无病平衡点;当基本再生数大于1时,除无病平衡点外,模型还有唯一的地方病平衡点.借助Liapunov函数,证明了无病平衡点和地方病平衡点的全局稳定性.     

加权线性支持向量分类机的数据扰动分析

加权线性支持向量分类机是数据挖掘的新方法.它对应于一个优化问题.针对加权线性支持向量分类机优化问题建立了数据扰动分析理论方法.具体地针对加权线性支持向量分类机的原始问题建立了数据扰动分析基本定理,定理可以得到加权线性支持向量分类机问题的解及决策函数对数据参数的偏导数,同时可以定量分析输入数据的误差以及数据各种变化对其解以及决策函数值的定量影响,可以回答加权线性支持向量分类机问题的稳定性问题和灵敏度分析问题.     

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.     

一类不确定性拟单边Lipschitz非线性系统观测器设计

本文研究了一类不确定性拟单边Lipschitz非线性系统观测器设计问题.利用拟单边Lipschitz条件代替通常的Lipschitz条件,得到了这类不确定性非线性系统观测器设计的线性矩阵小等式判据.结果推广了该类系统鲁棒H∞观测器问题.文末,给出了几个仿真算例以验证所给方法的正确性.