基于时滞分割法的具有leakage项时滞的离散型神经网络状态估计

摘要：研究一类具有leakage时滞的离散型神经网络的状态估计问题．通过构造新的Lyapunov泛函得到保证估计误差全局渐近稳定的充分条件,并通过求解一个线性矩阵不等式（LMI）得到状态估计器的增益矩阵．采用一种新的时滞分割方法将变时滞区间分割为多个子区间,使该结果在获得更小的保守性同时也降低了计算的复杂度．     

一类具有时滞和Gompertz增长率的捕食系统的稳定性与Hopf分支

研究一类具有时滞和Gompertz增长率的捕食系统,通过分析系统的特征方程,得到正平衡点的局部稳定性和系统出现Hopf分支的条件,并利用中心流形定理和规范型理论,得到确定Hopf分支方向和分支周期解稳定性的计算公式．     

一类具有饱和发生率的SEIS传染病模型全局稳定性研究

研究一类易感者和潜伏者都有新增常数输入,疾病具有饱和发生率的SEIS传染病模型．经计算得到模型的基本再生数,证明当基本再生数〉1时,模型只存在惟一的地方病平衡点的结论,并利用特征方程和Hurwitz判据分析地方病平衡点的局部稳定性,通过采用第二加性复合矩阵理论证明地方病平衡点的全局渐近稳定性．     

离散型随机BAM神经网络时滞分布依赖全局指数稳定性

研究一类具有随机时滞与随机干扰的离散型BAM神经网络的全局指数稳定性,所建模型同时考虑离散时滞变化区间与分布概率对稳定性的影响．通过构造新的Lyapunov泛函并结合线性矩阵不等式（LMI）方法,得到了均方意义下依赖于时滞分布的全局指数稳定性条件．     

具有leakage时滞的随机马尔科夫跳变神经网络的稳定性

研究一类具有leakage时滞的随机马尔科夫跳变神经网络的稳定性,通过构造一个新的Lyapunov-Kra—sovskii泛函,并应用It6公式、随机不等式技术,得到了基于线性矩阵不等式（LMI）的均方意义下的全局稳定性判定条件．