S-分布时滞下细胞神经网络的全局鲁棒稳定性研究

本文主要探讨了"全球渐近鲁棒稳定性"这一关键概念在S-分布时滞区间细胞神经网络中的应用。S-分布时滞是指一种特殊的时滞模型，它融合了离散时滞和连续时滞的优点，能够更好地模拟实际神经网络中的信号处理过程。时滞的存在对于理解神经元活动和信号传播的动态特性至关重要，尤其是在涉及复杂系统行为分析时。 张若军和玉林山两位作者针对这类具有S-分布时滞的区间细胞神经网络进行了深入研究。他们的工作重点在于建立一种全局渐近鲁棒稳定性理论框架，即系统能够在面对外部干扰或内部不确定性时，仍然能保持稳定性的能力。这种稳定性分析对于确保神经网络系统的可靠性和鲁棒性具有实际价值，特别是在处理非线性、非确定性问题时，如信号处理、控制和决策制定等领域。 论文通过构建实用有效的判别准则，为这类网络的稳定性分析提供了一种标准化的方法。这些准则可能基于系统模型的数学特性，如Lyapunov函数的构造，或者通过系统动力学的稳定性分析得出。通过具体的例子，作者展示了如何将理论应用到实际系统中，以便设计者可以评估和改进网络设计，提高其性能和抗扰动能力。 此外，研究还涉及到中图分类号0175，这表明该工作属于数学物理学领域，具体来说是关于神经网络与时间延迟的理论研究。文献标识码A表明这是一篇经过同行评审的学术论文，符合高质量的科研标准。 本文的贡献在于填补了S-分布时滞区间细胞神经网络稳定性研究领域的空白，不仅为理论研究提供了新的视角，也为实际应用中的神经网络设计提供了重要的理论指导。通过结合拓扑度理论和动态系统分析，作者的工作对推动细胞神经网络技术的发展具有显著的影响。