多时滞环形神经网络系统的与时滞相关和与时滞无关的稳定性分析
【摘要】：本文对具有两个时滞的双向环形神经网络系统进行了稳定性分析.首先将系统在平凡解附近进行线性化处理,并得到线性化系统的特征方程,通过因式分解法,将系统的特征方程分解为四个一阶因子.其次,当系统参数在各种不同取值的情形下,通过构造辅助函数讨论了每个因子的零点均为负实部的条件,建立了与时滞相关及与时滞无关的稳定性结论.最后,本文还讨论了当环形神经网络中相邻两个神经元之间的连接被切断后所得的直线型神经网络系统的稳定性,在整个参数空间内全面地分析了系统稳定及不稳定的情况,得出了系统参数所满足的条件.数值仿真结果表明,直线型神经网络系统的参数取值范围更大,即更容易被镇定.
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