时滞神经网络殆周期解的全局稳定性

具有随时间变化自抑制、联结权和输入的时滞神经网络的研究是一个重要的课题. 讨论一大类具有殆周期自抑制、联结权和输入的时滞动力系统. 其中, 不仅包括一般时滞系统,还包括分布时滞系统, 也可以同时具有这两种时滞.证明了在一些宽松的条件下,这个系统存在惟一的殆周期解,并且这个解是全局稳定的. 所使用的研究方法不同于其他研究殆周期解时用的方法.     

Sigma—pi神经网络激发函数特征

研究了ｓｉｇｍａ－ｐｉ这一类神经网络激发函数的特征，给出能作为这类激发函数的充要条件，并具体给出了其表达式。     

星状联结脉冲耦合网络的同步性

通过研究Mirollo与Strongatz提出的脉冲耦合振子模型,讨论了星状网络的同步性,并证明了除一个测度为0的集合外,网络将达到同步的结论.     

关于Varma的缺插值样条函数

最近,A.K.Varma在中讨论了五次、六次缺插值样条函数。 设n=2m 1,x_i=i/2m,i=0,2,…,2m.用S_(nō)~(2)(x)表示在[0,1]上满足下列条件的五次样条函数     

富里埃级数的蔡查罗求和

1.假如f(x)∈L[0,2π],且在[0,2π]的子区间[a,b]上是连续的,那末我们写着f(x)∈L[0,2π]·C[a,b], ω_2(f,δ;a,b)= sup |f(x+h)+f(x-h)-2f(x)|.关于这类函数的富里埃级数f(x)～a_0/2+sum form n=1 to ∞(1/n)(a_n COS nx+b_n sin nx),Flett,Sunouchi等作者讨论了蔡查罗局部逼近问题。本文的目的是在详尽地讨论这个局部逼近问题,指出局部性与整体性的差别,并且解决了局部饱和问题。我们建立两个定理。定理1.设f(x)∈L[0,2π],ω_2(f, δ;a,b)=O(δ~β),f(x)的富里埃系数a_n,b_n=O(n~(a-β)).则(i)当0<β<1时,在[α+2ε,b-2ε]中均匀地成立着σ_n~α(f;x)-f(x)=O(n~(-β));(ii)当β=1时,f′(x)在[a,b]中是有界的话,在[a+2ε,b-2ε」中均匀地成立着     

神经网络及其在系统识别应用中的逼近问题

本文讨论神经网络的能力问题及其在系统识别中的一些逼近问题。文中证明了:(1)函数g∈L_Loc^P(R¹)∩S′(R′)为—L^P-Tauber-Wiener函数的充要条件为g不是一个多项式;(2)当g∈(L^PTW)时,Σ _i=1^N c_ig(y_i·x+θ_i)全体在L^P(K)中稠密;(3)证明了用一元函数的复合可以逼近定义在L^P(K)上的连续(线性或非线性)泛函及L^P1K₁)到L^P2(K₂)中的连续(线性或非张性)算子。上述结果表明任一非多项式的L_LocP∩S′(R′)中的函数可以作为神经网络隐层中的非线性元,以及神经网络算法可以以任意精度识别一个系统。     

关于一类条件投入产出方程的可解性定理

本文引入了一类基于企业消耗与市场需求的条件投入产出方程,在适当的基本假设下,用非线性分析方法对这类方程分别包含存在性,连续性及满射性的可解性问题作了初步研究.由此获得本文的主要结果并给出相应的经济解释.     

积分算子f|→∫e~(ih(x,y))K(x-y)f(y)dy|x-y|<1带权不等式

研究了由奇异Radon-Penrose变换中引出的积分算子其中h(x,y)是实李普希兹函数.运用实调和分析工具,建立了其L~p有界性及带权有界性.     

某类带参数四阶非线性微分算子的一个正则性定理

本文给出某类四阶线性与非线性微分算子关于参数的正则性定理．通过这个定理，能够描述某类飞行器在飞行过程中的双向稳定行为．