【摘 要】
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本文借助Lyapunov方法、模糊理论和不等式等分别研究了带有混合时变时滞的中立型惯性神经网络(NTINNs)模型、混合时变时滞的中立型BAM惯性神经网络(NT-BAMINNs)模型以及时变系数和比例时滞的模糊中立型惯性神经网络(FNTINNs)模型.针对这三种模型,本文分别讨论了它们的Lagrange全局指数稳定、耗散性和有限时间同步问题.全文分为五章,主要内容如下:第一章是绪论部分,主要概述惯
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本文借助Lyapunov方法、模糊理论和不等式等分别研究了带有混合时变时滞的中立型惯性神经网络(NTINNs)模型、混合时变时滞的中立型BAM惯性神经网络(NT-BAMINNs)模型以及时变系数和比例时滞的模糊中立型惯性神经网络(FNTINNs)模型.针对这三种模型,本文分别讨论了它们的Lagrange全局指数稳定、耗散性和有限时间同步问题.全文分为五章,主要内容如下:第一章是绪论部分,主要概述惯性神经网络(INNs)、中立型神经网络(NTNNs)的研究现状,同时给出本文所需的一些统一符号.第二章深入分析一类带混合时变时滞的NTINNs的Lagrange全局指数稳定问题.通过合适的变量替换,应用Lyapunov方法和不等式技巧,得到了系统全局Lagrange指数稳定的几个充分判据,同时得出了系统的全局指数吸引集.第三章给出了全局耗散的一个新定义,同时在已有研究的基础上,建立了一个新的积分不等式.通过选取适当的变量替换和构造适当的Lyapunov泛函,在激活函数分别满足两种假设条件的情况下,研究了一类带有混合时变时滞的NT-BAMINNs的全局耗散性.分别以代数、线性矩阵不等式的形式给出了系统耗散的条件.第四章在INNs中引入模糊项,研究一类时变系数和比例时滞的FNTINNs模型,并设计两种不同类型的控制器,使用两种不同的方法研究了系统的有限时间同步.同时给出一些新的时滞无关的代数不等式判据,得到驱动系统和响应系统达到同步的最小时间.第五章简要总结本文所做的主要工作和创新之处,并对下一步的研究做出展望和规划.
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