论文摘要
近十年来,由于神经网络在许多领域中的潜在应用,研究神经网络的兴趣不断提升。不带时延或带有时延的各种神经网络,如Hopfield神经网络、细胞神经网络、双向联想记忆的神经网络以及Cohen-Grossberg神经网络已经有了广泛的研究,并且已经得出了许多稳定性条件。然而,对于实际问题,变时延则更为普遍。本文主要对连续和随机两种变时延神经网络进行了研究。文中第一章,主要对神经网络做了一些基本概述,对神经网络的基本模型作简单介绍,并对目前的一些研究状况作简单说明。在第二章中,主要对带有变时延的神经网络的指数稳定性进行分析。利用Lyapunov方法和线性矩阵不等式（LMI）,给出这一类神经网络的平衡点指数稳定的条件。给出的判定条件用LMI的形式表达,因此不需要调整参数,而且利用内部点的方法很容易得到验证。更重要的是,利用这些线性矩阵不等式,可以求得这些时延的上界和网络的最大收敛速度。在第三章中,使用Lyapunov-Krasovskii函数和线性矩阵不等式（LMI）来研究带有离散和无界分布时滞的随机递归神经网络的全局稳定性。得到了一些能确保全局稳定性的充分条件。这些充分条件由线性矩阵不等式表达,因此可以由Matlab的LMI工具箱来轻易验证。
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标签：神经网络论文; 全局渐近稳定性论文; 线性矩阵不等式论文; 多个变时滞函数论文; 随机递归论文; 无界分布时滞论文;