两类神经网络的反周期解的存在性及指数稳定性

发布时间：2021-03-03 07:29

　　本文研究了带时滞的四元数值的细胞神经网络和带有变时滞的克里夫德值上的惯性Cohen-Grossberg神经网络的反周期解的存在性及全局指数稳定性.通过运用重合度延拓定理,得到了带时滞的四元数值的细胞神经网络和带变时滞的克里夫德值上的惯性Cohen-Grossberg神经网络的反周期解的存在性;并通过构造Lyapunov函数的方法,得到带时滞的四元数值的细胞神经网络和带变时滞的克里夫德值上的惯性Cohen-Grossberg神经网络全局指数稳定性的一些充分条件;并分别举例说明了所得到的主要结论的可行性与有效性.最后,我们给出了本文的结论与展望. 

【文章来源】：云南大学云南省 211工程院校

【文章页数】：45 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
第二章 带时滞的四元数值细胞神经网络的反周期解的存在性与全局指数稳定性
    2.1 预备知识
    2.2 反周期解的存在性
    2.3 反周期解的指数稳定性
    2.4 数值例子
第三章 带变时滞的克里夫德值惯性Cohen-Grossberg神经网络的反周期解的存在性与全局指数稳定性
    3.1 预备知识
    3.2 主要结果
    3.3 反周期解的指数稳定性
    3.4 数值例子
第四章 结论与展望
攻读硕士学位期间完成的科研成果
参考文献
致谢



本文编号：3060873