【摘 要】
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在细胞神经网络的应用中,稳定性是一个关键问题,有些应用要求模型是完全稳定的,即网络对应的动力系统的每一个解收敛到平衡点;而另外一些应用要求模型存在唯一的、全局渐近稳定的
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在细胞神经网络的应用中,稳定性是一个关键问题,有些应用要求模型是完全稳定的,即网络对应的动力系统的每一个解收敛到平衡点;而另外一些应用要求模型存在唯一的、全局渐近稳定的平衡点.因此本文主要研究细胞神经网络的完全稳定性和全局渐近稳定性,全文分四章:第一章介绍细胞神经网络模型、概念及应用,以及对细胞神经网络模型的研究内容和意义.第二章介绍几类稳定矩阵、矩阵测度及其性质,给出了二类新的稳定矩阵并讨论了它们的一些性质,对更一般的神经网络模型给出了状态稳定和输出稳定之间的等价性,并利用这种等价性和Lyapunov函数和泛函方法获得了一个全局渐近稳定性定理和一个全局指数稳定性定理.第三章通过两个细胞的网络的稳定性和两个例子说明:饱和域内稳定平衡点的存在性不能确保网络的完全稳定性,以及外部输入和细胞数对网络的完全稳定性有影响;利用输出函数为分段线性的这一本质,给出了一个类似LaSalle不变原理的完全稳定性定理,并利用此定理和构造V函数或泛函的方法,获得了常时滞和变时滞细胞神经网络完全稳定的几个充分条件,改进或修正了一些已知结果或证明中存在的问题.第四章利用矩阵测度、特殊类型的稳定矩阵、第二章获得的稳定性定理以及输出函数的分段线性性分别获得了不具时滞和具常(或变)时滞的细胞神经网络的全局渐近稳定性和指数稳定性的一系列充分条件,且这些条件有些是与时滞有关的.
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