两类四元数值神经网络周期解与反周期解的存在性与全局指数稳定性

发布时间：2021-01-11 19:40

　　本文中,我们研究了两类四元数值神经网络模型周期解和反周期解的存在性及其全局指数稳定性,并得到一系列新的结果.其中,在第二章,我们应用Mawhin重合度理论的延拓定理研究了一类具时变时滞四元数值细胞神经网络周期解的存在性,通过构造适当的李雅普洛夫函数,证明了该网络周期解的全局指数稳定性,在第三章,通过重合度理论的一个新的延拓定理研究了一类具时变时滞四元数值高阶Hopfield神经网络反周期解的存在性,并且通过构造适当的李雅普洛夫函数,得到了保证该网络反周期解全局指数稳定性的一些充分条件.最后我们举出数值例子说明本文主要结果的有效性. 

【文章来源】：云南大学云南省 211工程院校

【文章页数】：49 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究现状
    1.3 本文的主要工作
    1.4 预备知识
第二章 具时变时滞QVCNNs周期解的存在唯一性与全局指数稳定性
    2.1 前言
    2.2 主要结果
    2.3 数值例子
第三章 具时变时滞QVHHNNs反周期解的存在性与全局指数稳定性
    3.1 前言
    3.2 主要结果
    3.3 数值例子
参考文献
致谢



本文编号：2971360