两类神经网络的伪概自守解和加权伪概自守解

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本文给出了中立型的多比例时滞的神经网络模型,以及中立型的分流抑制的神经网络模型.文中主要利用不动点定理、指数二分法以及文中给出的不等式进行放缩,最后得到解的唯一性,利用Lyapunov函数的方法证明解的全局指数稳定性的充分条件.文中最后给出了具体的数值例子来说明论文的合理性.第二章主要研究带多比例时滞的微分方程的伪概自守解和解的全局指数稳定性.第三章主要考虑分流抑制模型的微分方程的加权伪概自守解和解的全局指数稳定性.这两类神经网络模型的研究,通过变换和不等式、积分等分析的方法.经过严格证明.分别找到这两类方程具有伪概自守解和加权伪概自守解的充分条件,并举例论证结果的合理性.
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