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- 具有时滞的BAM细胞神经网络模型的全局指数稳定性摘要：利用拓扑度理论、推广的Halanaly矩阵时滞微分不等式、Lyapunov原理以及Dini导数,研究了具有时滞的双向联想记忆细胞神经网络模型的全局指数稳定性.去掉了有关文献中要求输出函数fj在实数集R上有界的条件,给出了条件要求更弱的判定平衡点的存在唯一性以及全局指数稳定性判据,推广和改进了前人的相关结论.
- 多时滞神经网络的全局指数稳定性北大核心CSCDCSTPCD摘要：多时滞神经网络是一种特殊结构的动力系统,其全局指数稳定性在实际应用中起着非常重要的作用.本文通过构建Lyapunov函数的方法,对一类一般多时滞神经网络的全局指数稳定进行了分析,得到了多时滞神经网络全局指数稳定性的几个充分条件,本文的结果涵盖并推广了最近文献的结论,并给出实例进行数字仿真说明本文结果的有效性.
- 时滞依赖的变延时细胞神经网络的指数稳定性CSCDCSSCI摘要：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者的关注[1-7].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.文献[1～11]研究了时滞神经网络的全局稳定性;文献[5,9,12,13…查看全部>>
- 变时滞非自治神经网络的有界性和全局指数稳定性CSTPCD摘要：主要研究了一类变时滞的非自治神经网络的一致有界性、最终一致有界性和全局指数稳定性.通过构造恰当的Lyapunov泛函并应用广义泛函微分方程的有界性原理和Young不等式给出了多变时滞非自治神经网络解的有界性和稳定性的新的充分条件.文中无需考查模型平衡点的数目,同时也不要求激活函数可导、单调或是有界,所得结果更具有一般特性和新颖性,改善了相关文献的理论结果.通过举例进一步验证了所得结果的有效性.
- 具有分布时滞和脉冲的离散Cohen-Grossberg神经网络的周期解北大核心CHSSCDCSSCI摘要：文章讨论了一类具有分布滞和脉冲的离散Cohen-Grossberg神经网络模型.利用ρ-锥理论和不动点定理,获得了这类模型周期解的存在唯一性与全局指数稳定的充分条件,同时也给出了指数收敛速率的估计.
- 一类基于模型的时延网络控制系统的稳定性分析北大核心CSCDCSTPCD
- 时滞Hopfield神经网络模型的全局 吸引性和全局指数稳定性北大核心CSCD
- Hopfueld型神经网络的全局指数稳定性北大核心CSCDCSTPCD
- 一类变时滞神经网络的全局指数稳定性北大核心CSCDCSTPCD
- 变时滞细胞神经网络模型的全局指数稳定性北大核心CSCDCSTPCD摘要：研究了具有变时滞的细胞神经网络系统xi(t)=-cixi(t)=+nΣj=1 aijfj(xj(t))+nΣj=1 bijfj(x(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.