S分布时滞静态神经网络的全局渐近同步性

本文研究了一类S分布时滞静态神经网络模型作为驱动-响应系统的全局渐近同步性。在激活函数满足全局Lipschitz连续的条件下,设计了相应的响应系统的控制器,应用Lyapunov泛函方法及一些不等式技巧,得到了易于应用驱动—响应系统全局渐近同步性的的充分性判别准则。最后,通过实例验证了所得结论的有效性。

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S分布时滞Hopfield神经网络的全局吸引性

研究了一类具有S分布时滞的Hopfield神经网络的全局吸引性问题.首先,通过常微分方程比较原理和适当的迭代证明了系统解的有界性,再通过一类非线性代数方程组和迭代技巧得到了平衡点全局吸引的一个充分条件.最后,通过数值模拟验证了结论的有效性.

具有S型分布时滞和脉冲干扰的Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性(英文)

本文考虑具有S型分布时滞和脉冲的Cohen-Grossberg神经网络模型,应用Lya-punov函数,M矩阵和Razumikhin技巧,得到了该模型稳定的充分条件.

一类非自治随机时滞Lotka-Volterra竞争系统的动力学分析

[目的]提出一类具有S型分布时滞、随机白噪声以及Markov切换的n维非自治Lotka-Volterra竞争系统,主要研究系统正解的全局存在唯一性、有界性和吸引性。[方法]通过构造适当的Lyapunov函数,利用Ito公式、Chebyshev不等式、指数鞅不等式、Young不等式、大数定理等获得系统解具有全局存在且唯一、随机最终有界的性质。根据Barbalat引理、Holder不等式、矩不等式得到系统正解全局吸引的充分条件。[结果]在任意给定的初值条件下,系统具有全局唯一的解,且该解以概率1停留在R+n中;当时间趋于无穷时系统的解是随机最终有界的且系统几乎所有的样本轨道对于2≥0都是一致连续的;进一步地,当满足■时,系统的任意正解是全局吸引的。[结论]数值实验结果分别验证了系统解的随机最终有界性与全局吸引性。