一类具有分布时滞的Hopfield神经网络的稳定性

利用谱半径和不等式分析技巧研究了一类具有分布时滞的Hopfield神经网络模型的全局指数稳定性，得到了全局指数稳定性的一些充分判别条件，推广了一些文献的结果．     

离散时间神经网络的全局指数稳定性

研究了离散时间神经网络的全局指数稳定性问题．利用Liapunov函数法．得到了判断离散时间神经网络全局指数稳定性的一个新的充分条件．     

一类时滞中立型脉冲系统的稳定性分析

探讨了一类时滞中立型脉冲系统的全局指数稳定性问题.基于李雅普诺夫稳定性理论,运用线性矩阵下等式技术给出了系统的全局指数稳定性的充分条件,并利用该理论可进一步分析其它中立型脉冲时滞系统的指数稳定性问题。     

一类非线性控制系统的全局稳定性

讨论了一类由若干非线性子系统互连组成的复杂非线性控制系统的全局稳定性问题。首先给出系统的描述，得出系统的状态方程，然后讨论并得出了系统存在唯一平衡点及全局指数稳定性的充分条件。     

延时 Hopfield 神经网络的 k-全局稳定性

文章导出了在初始值小于ｋ时网络平衡态指数稳定的充分条件，并讨论了网络平衡态的全局指数稳定性。     

离散大系统在结构扰动下的全局指数关联稳定性

本文对离散大系统引入了全局指数关联稳定性的概念,并且得到了该系统在结构扰动下的全局指数关联稳定性的代数判据.     

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.     

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．     

具有变系数和变时滞的BAM神经网络的全局指数稳定性的新判据

研究了一类具有变系数和变时滞的联想记忆神经网络的全局指数稳定性。通过选择适当的Lyapunov-krasovskii泛函,利用不等式技巧给出了联想记忆神经网络的全局指数稳定性的新判据。     

基于LMI的时滞细胞神经网络的指数稳定性分析

研究了一类具有时滞的细胞神经网络的指数稳定性问题,利用Lyapunov Krasovskii函数,给出了系统全局指数稳定的时滞相关稳定性条件,其结果以线性矩阵不等式的形式给出,可以很容易求出系统稳定的时滞上界,并且能够达到时滞无关指数稳定性和全局渐近稳定性.数值算例说明了本文结果的优越性.     

Global exponential periodicity of a class of recurrent neural networks with non-monotone activation functions and time-varying delays

The periodic oscillation and the global exponential stability of a class of recurrent neural networks with non-monotone activation functions and time-varying delays are analyzed. For two sets of activation functions, some algebraic criteria for ascertaining global exponential periodicity and global exponential stability of the class of recurrent neural networks are derived by using the comparison principle and the theory of monotone operator. These conditions are easy to check in terms of system parameters. In addition, we provide a new and efficacious method for the qualitative analysis of various neural networks.     

高阶Hopfield型神经网络的指数稳定性及指数收敛速度的估计

讨论高阶连续Hopfield型神经网络平衡态的全局指数稳定性和局部指数稳定性问题,得到了网络平衡态指数稳定的简单充分条件和指数收敛速度的估计结果,并在网络平衡态局部指数稳定时得到了平衡态的吸引域。     

一类中立型细胞神经网络平衡点的存在性及其全局指数稳定性

对一类中立型细胞神经网络平衡点的存在性及其全局指数稳定性进行了研究. 首先,利用Brouwer不动点理论得到了平衡点的存在性的充分条件,然后利用微分不等式分析技巧得到平衡点的唯一性及其全局指数稳定性的一个新的判据.     

一类具多比例时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

通过构造合适的Lyapunov泛函和运用Halanay时滞不等式,讨论一类具多比例时滞细胞神经网络的全局指数稳定性,得到了判定该系统平衡点全局指数稳定的一个时滞独立的充分条件.通过数值算例和仿真结果验证了所得结论的有效性.     

时滞神经网络的指数稳定性分析

研究了一类时滞细胞神经网络的指数稳定性问题,利用Razumikhin定理和线性不等式技术得到新的全局指数稳定性准则.与其他方法不同之处在于,对神经网络模型的“线性化”,将神经网络模型变成一个线性时变的系统.所获的条件具有较少的保守性.最后用1个数值例子说明文中所得的结果是有效的.     

Hopfield型连续反馈神经网络的全局指数稳定性

研究了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型连续反馈神经网络的全局指数稳定性,给出了平衡点的全局指数稳定性的充分条件,这些条件有利神经计算,同时对于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型连续反馈神经网络的设计和应用都很有意义。     

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.     

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.