三类含时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性分析

摘要

本文研究了Cohen-Grossberg神经网络的三种不同模型的稳定性.第二章研究了含分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的稳定性问题,通过运用Razumikin定理和Hardy不等式技巧建立了该网络平凡解p阶矩指数稳定性的充分条件,通过一个例子,说明文中结果的有效性.第三章讨论了含混合时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的稳定性问题,通过构造Lyapunov函数,利用Razumikin思想和不等式技巧,建立了该网络平凡解p阶矩指数稳定性的充分条件,并举例说明其结果的有效性.第四章讨论了含有界变时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的全局鲁棒指数稳定性问题,通过构造Lyapunov-Krasovksii函数,利用线性矩阵不等式技巧,建立了该网络平凡解全局均方鲁棒指数稳定性的充分条件.

目录

文摘

英文文摘

第一章 引言

第二章 含分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的p阶矩指数稳定性

2.1 基本知识与假设

2.2 主要结论

2.3 例子

第三章 含混合时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的p阶矩指数稳定性

3.1 基本知识和假设

3.2 主要结论

3.3 例子

第四章 含时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的全局鲁棒指数稳定性

4.1 基本知识与假设

4.2 主要结果

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间的研究成果