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具不连续激励函数Cohen-Grossberg神经网络周期解的全局指数稳定性被引量：2: 2009年; 本文研究了具时滞和周期系数的Cohen—Grossberg神经网络的稳定性.网络中的神经激励是一个可以具有跳跃间断点的单调不减函数,用来刻画神经元放大器的增益很高和趋向于无穷大的理想情形.在假设联结矩阵满足适当的条件下,我们获得了周期解存在,惟一和全局指数稳定的充分条件,且与时滞无关.所利用的假设条件与M-矩阵理论有关,容易验证.此外,由于激励函数的不连续性,我们介绍了一个适当的极限记号来研究时滞神经网络输出的收敛性.我们的结论推广了相关文献的结果.并给出了实例说明和数值模拟.; 孟益民黄立宏郭振远; 关键词：COHEN-GROSSBERG神经网络时滞周期解全局指数稳定性微分包含

右端不连续微分方程理论及其应用: 本学位论文首先综合运用微分包含理论、微分方程的扰动理论及微分不等式技巧等把已有的右端不连续微分方程的理论进行了推广和改进.我们讨论的系统以及构造的Lyapunov函数更一般化,所得结果为右端不连续微分方程理论在众多领域中...; 郭振远; 关键词：周期解稳定性神经网络传染病模型; 文献传递

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郭振远