具有leakage时滞的随机T-S模糊神经网络的稳定性

研究了一类具有leakage时滞的随机T-S模糊神经网络的稳定性,通过构造一个新的Lyapunov-Krasovskii泛函,并应用It公式、随机不等式技术,得到了基于线性矩阵不等式（LMI）的均方意义下的全局稳定性判定条件.     

带脉冲的变耦合时滞神经网络的同步

主要讨论一类带脉冲的变耦合时滞神经网络的同步问题.通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,运用线性矩阵不等式(LMI)技术并结合Kronecker积来获得耦合神经网络全局同步的充分性判据,并且所获得的判据依赖于时滞.由于这样得到的判据是LMI形式,因此,可以由数学软件MATLAB的LMI工具箱对所获得的判据进行有效的验证.同时,对细胞激活函数做了更为一般的假设,从而使结论在LMI下可以减少保守性.     

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.     

具连续分布时滞细胞神经网络的指数稳定性

利用Cramer法则和Brouwer不动点定理,通过构造适当的Lyapunov泛函并结合矩阵形式的Halanay微分不等式分析技巧,研究了一类具有连续分布时滞的细胞神经网络模型的动力学性质,获得了该模型的平衡点的存在性和全局指数稳定性的充分条件.改进和推广了已有文献的结论.这些结果对设计全局指数稳定的细胞神经网络具有重要的指导意义.     

时滞神经网络的全局渐近稳定性分析

研究一类具有时滞的细胞神经网络的稳定性问题，利用Lyapunov—Krasovskii泛函的方法，给出时滞相关的稳定性判据。稳定性判据是以线性矩阵不等式的形式给出，可以很容易得出时滞的上界。在得到时滞相关的稳定性判据的同时也可以得到时滞无关的稳定性判据。数值算例说明其结果的优越性。     

具混合变时滞和脉冲效应的中立型神经网络全局指数稳定性

研究了含混合时滞和脉冲效应的神经网络的指数稳定性问题,获得了该模型全局指数稳定的一个新的充分条件。和已有文献的结果相比较,系统的保守性降低,所得结论对更好的模拟细胞神经网络的行为具有重要的指导意义。     

随机反应扩散神经网络的鲁棒稳定性

研究一类具有分布时滞和反应扩散的随机细胞神经网络,通过构造Lyapunov泛函,并利用It公式以及线性矩阵不等式（LMI）,得到不确定系统鲁棒稳定的充分条件.     

具一般输出函数的时滞细胞神经网络的指数稳定性

讨论了具有一般输出函数的时滞细胞神经网络模型的全局指数稳定性,给出了一个使模型具有惟一的全局指数稳定的平衡点的充分条件,这一结果包含已有文献中的许多结果作为特例.     

具有分布时滞的双向联想记忆脉冲神经网络的全局指数稳定性

讨论了一类具有Cohen-Grossberg动力和分布时滞的脉冲型双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性.利用矩阵理论和同伦映射,构造了恰当的李亚普诺夫泛函,获得了这种类型神经网络平衡点的存在性和唯一性定理,并得到了这种平衡点为全局指数稳定的充分条件.所获结论推广了Hopfield、BAM和Cohen-Grossberg等神经网络模型的相关结论.     

n种群时滞非自治捕食系统全局渐近稳定性

运用比较定理结合构造Lyapunov泛函的方法,讨论了一类纯时滞非自治捕食系统的一致持久性和全局渐近稳定性,补充和完善了有关结果．     

一类纯时滞非自治Lotka-Volterra扩散生态系统的持续生存和全局吸引性

运用比较定理结合构造Lyapunov泛函的方法,讨论了一类纯时滞非自治扩散的Lotka-Volterra生态系统的持续生存和全局吸引性,补充完善了相关结果.     

变时滞随机Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性的新判据

通过建立よ算子不等式,利用随机分析技巧得到了变时滞随机Cohen Grossberg神经网络的p-阶矩指数稳定的一个充分条件,并给出实例进行了说明.     

具有时滞和脉冲的离散神经网络的稳定性

讨论了一类具有时滞和脉冲的离散神经网络,通过利用Razumikhin定理和线性矩阵不等式的性质,获得了模型指数稳定的新的充分条件,推广和改进了已有的相关结果．     

一类具有时滞的模糊反应扩散神经网络的自适应同步研究

研究了一类具有时滞的模糊反应扩散神经网络的自适应同步,在两种不同的边界条件下,利用泛函微分方稃的LaSalle不峦原王单以及反馈榨制的方法．得到了系缔同步的充分条件．     

具有变时滞的高阶随机Hopfield神经网络在有限时间内的控制同步

研究了具有变时滞的高阶随机Hopfield神经网络在有限时间内的控制同步.通过李雅普诺夫函数,有限时间内稳定性理论,随机微分方程理论和一些不等式方法,基于p-范数得到了新的有限时间内同步的充分条件.本文结论是对之前相关结论的推广.