【摘 要】
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该文主要研究了几类时滞神经网络模型的全局稳定性(包括全局渐近稳定性、全局指数稳定性和全局指数鲁棒稳定性).在第一章中,利用Lyapunov方法,线性矩阵不等式(LM1)方法和Hala
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该文主要研究了几类时滞神经网络模型的全局稳定性(包括全局渐近稳定性、全局指数稳定性和全局指数鲁棒稳定性).在第一章中,利用Lyapunov方法,线性矩阵不等式(LM1)方法和Halanay不等式技巧研究了一类具有时滞的Cohen-Grossgerg神经网络的全局渐近稳定性和全局指数稳定性.在第二章第一节中,利用压缩映像原理、同胚性质和Lyapunov方法研究了一类定常时滞神经网络的全局指烽鲁棒稳定性,并得到了一些新的在工程上易于验证的判据;在第二节中,利用非奇异M-矩阵理论、同胚性质和Halanay不等式技巧研究了一类具有变时滞的神经网络的全局指数鲁棒稳定性.该文所得到的结果是以前一些结果的推广和完善,并且该文的结果在工程上易于验证和应用.另外,该文只要求激活函数满足全局Lipschitz条件,有时也假定激活函数是有界的,但是不要求激活函数是可导的、单调非减的,也不要求连接权矩阵是对称的,因此该文的结果对神经网络的设计和应用具有重要的意义.
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