时滞系统稳定性检验的二维方法

针对一类时滞基因调控网络的全局渐进稳定性进行了研究，利用Lyapunov泛函、线性矩阵不等式（LMIs）和自由权值矩阵（free-weightingmatrices）技术，得到了一些新的时滞相关的基因

T-S模型提供了一种通过模糊集和模糊推理将复杂的非线性系统表示为线性子模型的方法。研究了时滞Hopfield神经网络的随机稳定性（SFVDHNNs）。首先描述了SFVDHNNs模型，然后用Lyapun

本文利用萨多夫斯基定点定理和非紧致性度量的性质，获得了具有可变时滞的非线性微分方程解的渐近稳定性结果。 由于伯顿[1]，贝克尔和伯顿[2]，阿德朱尼和朱迪[3]以及金和罗[4]，本文提出的结果扩展了以

一类无界时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

一类可变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性

 为了解决具有时滞和的离散系统的稳定性问题,基于Lyapunov稳定性理论,通过采用新构造的Lyapunov泛函和线性矩阵不等式处理方法,以线性矩阵不等式形式给出了使得系统满足稳定的

时滞Cohen-Grossberg神经网络p阶矩ψ(t)稳定性研究，罗梦燕，彭国强，神经网络在信息和图像处理、模式的识别、联想记忆、组合的最优化等领域都有着成功的应用，也引起了国内外学者的广泛关注。然

针对传统的四元数乘法运算不满足交换律的问题,介绍了一种可交换四元数,同时建立一种交换四元数神经网络(CQVNN),并对CQVNN的渐近稳定性进行研究。研究过程中,将CQVNN分解成4个实值神经网络,通

具有时变时滞的切换离散时间非线性级联系统的指数稳定性

具有时变时滞的不确定随机系统的鲁棒指数稳定性判据