滞迟神经脉冲振荡器

本文在总结有关文献中提出的各种滞迟神经脉冲振荡电路的基础上，归纳出它们的统一数学模型，并全面分析这一数学模型模拟生物神经元冲动发放行为的能力，得出七种不同的可编程神经脉冲振荡器模型。然后从理论上推导出这些振荡器的振荡条件，振荡波形和激励～频率特征函数表达式。最后用ＯＴＡ器件实现并测试其激励～频率特征曲线。

一种实现任意分数阶神经型脉冲振荡器的格形模拟分抗电路

为了准确仿效生物神经脉冲信号的波形特征,提出并论述1/2阶网格型模拟分抗电路模型,1/2阶网格型主值分抗电路与T型、Π型、桥T型主值分抗电路之间的等效转换,用晶体谐振体和差接变量器实现它的方法,1/2阶网格型模拟分抗电路模型的频率特性以及用模拟分抗电路构造任意分数阶仿生神经型脉冲振荡器。实验中,以1/2阶网格型模拟分抗电路为例构造了1/2阶仿生神经型脉冲振荡器,其输出的仿生神经脉冲信号比较正确地模仿了实际生物神经脉冲振荡信号的波形特征。

一类具有时滞和脉冲的中立型神经网络的全局p-指数同步

研究了一类具有时滞和脉冲的中立型神经网络指数同步问题.通过利用一个奇异时滞微分不等式和M-锥理论,获得了保证其误差系统全局p-指数同步的充分条件,同时也给出了同步指数收敛速率的估计.

具有非线性脉冲效应的Cohen-Grossberg型神经网络的指数同步

研究了一类具有非线性脉冲效应的Cohen-Grossberg型神经网络的指数同步,通过李亚普诺夫稳定性理论和一些不等式方法,利用r-范数得到了新的指数同步的充分条件;相对于线性脉冲效应文章中的结论,消除了对脉冲获得系数γik∈[-2,0]的限制,适用范围更加广泛一些。

具有非线性脉冲效应和反应扩散项的Cohen-Grossberg型模糊神经网络的指数同步

研究了具有非线性脉冲效应和反应扩散项的Cohen-Grossberg型模糊神经网络的指数同步,通过Lyapunov稳定性理论和不等式技巧,利用p-范数得到了新的指数同步的充分条件.

Cohen-Grossberg型BAM神经网络指数稳定性

为研究具有分布时滞的并带有脉冲的Cohen-Grossberg型BAM神经网络的全局指数稳定性问题,主要方法是构造一个恰当的Lyapunov泛函以及通过利用一些函数分析的技巧,得到了所研究系统平衡点的全局指数稳定的充分条件的判据.证明过程中将激活函数的单调性和连续可微性的假设削弱为只需要满足Lipschitz条件,推广了已有文献的一些结果,使模型的应用更具有一般性.实例分析表明了所得结论的有效性.