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不具备全局Lipschitz条件的时滞细胞神经网络的反周期解研究

作　者: 吴远恒
导　师: 周展
学　校: 广州大学
专　业: 应用数学
关键词: 递归细胞神经网络分层抑制细胞神经网络反周期解存在性指数稳定时滞
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 4次
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内容摘要

本文考虑了两类时滞细胞神经网络模型,在信号函数不具备全局的Lipschitz条件下,获得了这些模型反周期解存在性和稳定性及相关动力学行为。全文的内容共分为三章。第一章简述了问题产生的历史背景、问题的研究状况、最新进展及本文的主要工作。第二章考虑一类具有时变时滞和连续分布时滞的递归细胞神经网络(RCNNS)模型,利用不等式分析技巧、矩阵理论及Lyapunov函数(泛函)方法,在放弃已有文献对神经网络中信号函数所要求的Lipschitz条件的前提下,获得了这类模型反周期解的存在性、唯一性与局部指数稳定性。所获结论完善了已有文献的结果。利用与第二章相似的技巧,第三章考虑了一类具有混合型时滞分层抑制细胞神经网络模型(SICNNS),获得了这类模型反周期解的存在性与局部指数稳定性,所获结论完善了已有文献的结果。

全文目录

摘要 6-7Abstract 7-10第1章绪论 10-14 1.1 研究背景 10 1.2 研究状况 10-13 1.3 本文的主要工作 13-14第2章一类不具备全局LIPSCHITZ条件的递归细胞神经网络的反周期解 14-26 2.1 研究背景 14-16 2.2 预备引理 16-21 2.3 递归细胞神经网络的反周期解存在和局部指数稳定性 21-23 2.4 应用实例 23-26第3章具连续分布时滞的分层抑制细胞神经网络反周期解的存在性和指数稳定性 26-37 3.1 研究背景 26-28 3.2 几个引理 28-32 3.3 分层抑制细胞神经网络的反周期解存在和局部指数稳定性 32-34 3.4 应用举例 34-37参考文献 37-40攻读硕士期间发表的论文 40-41致谢 41

不具备全局Lipschitz条件的时滞细胞神经网络的反周期解研究

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