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《江南大学》 2008年
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时滞神经网络及其离散化模型的稳定性分析

曹影鹏  
【摘要】: 本文研究了两类神经网络及其离散模型的动力学特性,讨论了这些模型的全局渐近稳定性,概周期解的存在性及指数稳定性,离散模型概周期序列解的的存在性及全局收敛性等性质,并得到了相关的充分条件,即稳定性判据. 其主要研究内容概括如下: 1、通过构造合适的Lyapunov泛函,利用矩阵理论和LMI方法,研究了时滞BAM神经网络的全局渐近稳定性,得到了关于全局稳定的充分性条件,此条件与时滞无关,所得判据具有更广泛的应用意义. 2、通过Banach不动点理论和微分不等式技巧,研究了变时滞Cohen-Grossberg神经网络,得到了保证这种模型概周期解的存在性及指数稳定性的充分条件.所得的条件容易验证及实现,很好的补充了之前已知的结果. 3、研究了离散Cohen-Grossberg神经网络在概周期情况下的相关问题,得到了关于离散时滞Cohen-Grossberg神经网络概周期序列解的的存在性及全局收敛性的充分条件,所得到的条件可用于设计和应用离散时滞Cohen-Grossberg神经网络.
【学位授予单位】:江南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP183

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