一类含脉冲的随机区间细胞神经网络模型的周期解和稳定性

讨论了一类含脉冲的S-分布时滞随机区间细胞神经网络的周期解和指数稳定性问题。利用随机分析的知识、不等式技巧和Poincaré压缩映像理论,研究了系统周期解的存在性和稳定性,得到了S-分布时滞随机细胞神经网络周期解的存在性和全局p阶指数稳定性的新代数判据,同时对周期解的指数收敛率进行了估计,最后通过例子说明了结果的实用性和有效性。     

S分布时滞静态递归神经网络周期解的存在与全局指数稳定性

利用迭合度理论和推广的Halanay矩阵时滞微分不等式讨论了S-分布时滞静态递归神经网络模型的周期解,给出了周期解存在性和全局指数稳定性的充分条件。     

具有S-分布时滞的中立型细胞神经网络的周期解的存在性

由于具有S-分布时滞的中立型细胞神经网络的应用越来越广泛,因此对其进行研究不但是理论需要也是应用需要。本文通过利用拓扑度理论和不等式技巧,研究了具有S-分布时滞的中立型细胞神经网络周期解的存在性,给出了周期解存在的判据,并举例说明了所得结果的正确性,推广了相关文献[4,7]等的结果。     

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。     

包含镜射自变量微分方程的遥远概周期解

本文利用遥远概周期函数的基本定义和性质以及Banach压缩映像原理研究了包含镜射自变量微分方程的遥远概周期解问题,证明了遥远概周期解的存在性及唯一性。     

具有分布时滞的Duffing型方程周期解的存在性

研究具有分布时滞的Duffing型方程,利用重合度理论研究其周期解的存在性,得到该方程周期解存在的充分条件,所得结果推广和改进了相关文献的结果。     

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。     

一类广义Duffing型方程周期解的存在性

研究了一类时滞依赖状态下的广义Duffing型方程周期解的存在性,利用重合度理论得到了方程存在周期解的充分条件和必要条件,所得结果丰富和发展了现有文献的结论.     

二阶时滞微分方程的Besicovitch概周期解

研究二阶时滞微分方程的Besicovitch概周期解的存在性和唯一性,进而讨论Lipschitz非线性的情况。