变时滞非线性细胞神经网络的稳定性新判据

本文档标题为"变时滞非线性细胞神经网络稳定性分析 (2010年)",主要探讨的是在神经科学领域中的一个重要问题——变时滞非线性细胞神经网络的稳定性研究。作者们采用了一种创新的方法，即构造新的Lyapunov-Krasovskii泛函和线性矩阵不等式(LMI)来深入分析这种复杂系统的稳定性特性。Lyapunov函数是稳定性理论的核心工具，而线性矩阵不等式则在处理系统动态方面发挥着关键作用，因为它能够提供一种数学上的框架，用来评估系统的稳定性边界。 研究者利用牛顿-莱布尼兹公式，这是一种微积分基本定理的应用，将系统的动态特性转化为可以解析处理的数学表达式。他们通过这种方式揭示了变时滞对系统稳定性的影响，并以此为基础，得出了一个全新的关于变时滞非线性细胞神经网络全局渐近稳定的判据。这一判据不仅拓展了先前研究成果，而且提高了稳定性分析的精度和适用性。 文章的重点在于提出一种有效的稳定性能度量，这在实际应用中具有重要意义，例如在神经网络控制、信号处理或机器学习等领域。为了验证新提出的稳定性判据的实用性，文中提供了数值和仿真实例，这些实例展示了新方法在处理实际问题时的优越性，证实了其结果的正确性和有效性。 此外，该研究还得到了来自重庆市自然科学基金和高等教育教学改革研究项目的资金支持，反映出研究者对于该领域的重视以及对于科学研究的支持。作者列表包括莫玉忠、丁明智、虞继敏等人，分别代表了不同的学术机构，如柳州师范高等专科学校、广西师范学院和重庆邮电大学的数学与计算机科学系以及自动化学院。 关键词“全局渐近稳定性”、“线性矩阵不等式”以及论文中的“N O : P<+A Q - R = : * A Q * S”可能是特定的数学符号或技术术语，进一步强调了论文的核心内容。总体来说，这篇论文为理解变时滞非线性细胞神经网络的稳定性提供了重要的理论基础和技术手段。