神经网络的全局指数鲁棒稳定性

本文主要研究有限区间上具有S-型分布时滞的静态反应扩散神经网络的全局指数鲁棒稳定性问题。利用同伦不变性、拓扑度理论与Halanay不等式,得到S-型分布时滞的静态反应扩散神经网络全局指数鲁棒稳定性的充分条件及推论,改进了现有结果(本文结果包含了反应扩散项对稳定性的影响)。最后用一个例子说明了所得结果的有效性与可行性。     

S-分布时滞随机竞争神经网络的指数稳定性

讨论S-分布时滞随机竞争神经网络模型解的存在性和渐近行为,运用Lyapunov泛函方法和随机分析技巧,研究了网络的全局均方指数鲁棒稳定和几乎必然指数稳定性,给出了易于验证的稳定性判据。仿真实验表明了结论的正确性。     

具有Leakage变时滞的脉冲反应扩散神经网络的鲁棒指数稳定性

研究一类具有Leakage变时滞和不确定参数的脉冲反应扩散神经网络的平衡点的鲁棒指数稳定性。所研究模型中的Leakage时滞为变时滞,脉冲既与神经元当前状态有关,又与Leakage时滞和传输时滞所产生的历史状态有关。利用Lyapunov函数、Razumikhin技巧和线性矩阵不等式(LMI)方法获得了系统鲁棒指数稳定的新的判别条件。最后给出一个实例说明结果的有效性和实用性。     

时滞不确定随机系统的鲁棒稳定性

主要研究了带有时滞的不确定随机系统的均方鲁棒指数稳定性问题。根据有关线性矩阵不等式理论,结合李亚普诺夫函数法,充分利用系统的扩散项,建立了1个新的时滞相关稳定判据,使文中的时滞不确定随机系统是鲁棒均方指数稳定的。给出了具体的数值例子说明了研究结果的可行性和有效性。     

时滞不确定随机系统的鲁棒稳定性

主要研究了带有时滞的不确定随机系统的均方鲁棒指数稳定性问题.根据有关线性矩阵不等式理论,结合李亚普诺夫函数法,充分利用系统的扩散项,建立了1个新的时滞相关稳定判据,使文中的时滞不确定随机系统是鲁棒均方指数稳定的.给出了具体的数值例子说明了研究结果的可行性和有效性.     

乘性区间线性系统鲁棒稳定性

研究乘性区间线性系统的鲁棒稳定性分析问题.首先根据特征值判据,给出单乘性区间线性系统鲁棒稳定性的充分必要条件.对于多乘性区间线性系统,给出边界值矩阵的定义.然后利用Lyapunov稳定性理论,给出多乘性区间线性系统的鲁棒稳定性判据.最后,通过1个反例说明文中方法的有效性.     

S-分布时滞的随机Hopfield神经网络的稳定性

研究一类具有S-分布时滞的随机Hopfield神经网络的稳定性问题。通过构造随机Lyapunov泛函与随机分析技巧相结合的方法得到了实用有效的判别准则.具有S-分布时滞的Hopfield神经网络解决了具有离散时滞的Hopfield神经网络和具有连续分布时滞的Hopfield神经网络不能相互包含的问题。且本文在已有文献的系统模型中加入了随机干扰项,证明了该随机Hopfield神经网络全局解的存在唯一性及其全局均方鲁棒指数稳定性,使其具有更广泛的实际应用价值,推广了相关文献中的结果。     

具有S分布时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

研究了一类具有S分布时滞细胞神经网络的全局指数稳定性.利用Banach不动点定理,通过构造Lyapunov 泛函,结合Hardy不等式和推广的Halanay时滞微分不等式,给出了全局指数稳定性的充分条件,并做出了比较说明.     

一类线性中立型不确定时滞系统的鲁棒稳定性

文中讨论了一类线性中立型不确定时滞系统的鲁棒稳定性问题。在Lyapunov泛函的基础上,通过引入一些能够减少结论保守性的松弛矩阵,得到了1个基于线性矩阵不等式(LMI)的时滞相关稳定性的充分条件。最后用数值例子说明了本文结果的有效性。     

线性离散时滞系统的指数稳定性

本文研究了一类线性离散时滞系统的指数稳定问题。通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,利用矩阵不等式技术,给出了线性离散时滞系统与时滞相关的指数稳定的充分条件。应用本文的结果,得到了不确定离散时滞系统与时滞相关的鲁棒指数稳定的新判据,并用数值算例说明了本文结果的可行性与有效性。