免费论文摘要：两类变系数脉冲时滞递归神经搜集的动静动作领会

        递归神经搜集如Hopfield 神经搜集、细胞神经搜集、Cohen-Grossberg 神经搜集等, 在旗号和图像处置、设想回顾、形式辨别、并行计划和最优化等上面具备潜伏的运用. 因为神经搜集的动静个性如平稳点个性、宁静性、极限环及朦胧等是其运用的基础, 在其表面接洽中也从来吞噬着要害的位置. 然而在其旗号的传播进程中时滞不行制止. 时滞表示着搜集模子该当与往日功夫的神经元状况相关, 往往引导搜集模子的不宁静, 以至大概爆发周期振动或朦胧局面, 并对搜集模子的动静个性有很大的感化. 其余, 电压的渐变会爆发缺点的通路, 即展示脉冲局面, 它不妨感化神经搜集的刹时动作, 所以接洽神经搜集的宁静性, 同声商量时滞和脉冲的成分利害常需要的.        其余, 在往日的二十年中, 因为朦胧体例在很多各别范围囊括安定通讯、化学、底栖生物、消息科学和光学等的潜伏运用, 其同步化题目仍旧被普遍地接洽了. 究竟上, 朦胧同步化是实行窃密通讯的要害, 并且朦胧窃密通讯因为及时性强和窃密性高档便宜, 变成一种新式高效的窃密办法. 所以接洽体例的同步化题目具备要害的实际意旨.        鉴于之上商量, 正文深刻领会了两类时滞递归神经搜集的动静动作, 重要处事如次：        1. 接洽了一类变时滞脉冲递归神经搜集的周期解的全部指数宁静性. 经过结构适合的Lyapunov 泛函,并贯串线性矩阵不等式本领, 获得了保证此搜集全部指数宁静的充溢前提. 所得截止实行了已有截止, 贬低了体例的顽固性. 因为那些前提用线性矩阵不等式表白, 以是容易在Matlab 软硬件LMI 东西箱中实行. 数值模仿考证了所得论断的精确性及所给前提的易检查性.       2. 接洽了一类变系数时滞脉冲递归神经搜集的指数同步化. 因为体例的贯穿权依附于神经元的状况, 运用集值映照和微分包括表面, 经过结构Lyapunov 因变量同声运用代数不等式本领, 给出了保护该搜集指数同步化的充溢前提. 数值模仿考证了所获得的论断的精确性及所给前提的易检查性.

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