Brief review on the development of isotope hydrology in China

The development of isotope hydrology in China is briefly reviewed. It includes oxygen and hydrogen isotopes of precipitation, application of isotope hydrological methodologies in solving water resources problems, isotope hydrological studies on brines and salt lake waters, as well as isotope hydrological investigations of thermal waters. The review focuses on isotope hydrology in China during the last two decades.     

细胞神经网络渐进行为研究

基于稳定性理论中的LaSalle不变原理研究了细胞神经网络解的渐进行为，定义了解轨线稳定的概念，给出了判定系统解轨线稳定的两个充分条件，并对有关文献中存在不妥之处进行了讨论，比较了细胞神经网络稳定性研究中广泛使用的全局渐近稳定与完全稳定之两种稳定性的差别，所得结果推广了目前已有的一些结论并对网络的硬件实现具有一定的指导作用。     

脉冲时滞细胞神经网络系统的指数稳定性

讨论了一类具有时滞的脉冲细胞神经网络的全局指数稳定性。利用Lyapunov函数和不等式技巧得到了该系统全局指数稳定的一个充分条件,同时给出示例说明结果的有效性。     

具有离散和分布时滞的中立型细胞神经网络的全局渐近稳定性

文章研究了一类具有离散和分布时滞的中立型细胞神经网络的全局渐近稳定性问题,首先利用拓扑度原理等相关知识,证明了系统的平衡点的存在唯一性,然后通过构造Lyapunov—Krasovskii泛函,得出了具有离散和分布时滞的中立型神经网络系统的平凡解的全局指数稳定性的判别条件。     

多时滞反应扩散Cohen-Grossberg神经网络的稳定性

研究了一类具有反应扩散项的时滞Cohen—Grossberg神经网络模型利用拓扑度理论和Lyapunov函数方法，研究了此类系统平衡点的存在性及全局指数稳定性，给出了判定定理．     

多时变时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性分析

研究了多时变时滞细胞神经网络的全局渐近稳定问题.给出了多时变时滞细胞神经网络平衡点唯一性和全局渐近稳定的新判据.这些新判据考虑了神经元激励和抑制的影响,且易于验证.仿真结果验证了所得结论的有效性.     

一类神经网络的Ｌａｇｒａｎｇｅ全局指数稳定性

考虑3种不同的有界激励函数,利用Lyapunov函数法和不等式分析技巧,研究了一类具有变时滞的中立型Cohen-Grossberg神经网络的Lagrange全局指数稳定性,并给出了系统模型具有全局指数吸引集的构造性证明：研究结果既适用于分析单稳态系统也适用于多稳态系统;最后通过数值算例及仿真对结果进行了验证．     

一类具有时滞的捕食模型的全局稳定性

在生态系统中,种群的全局稳定性一直是研究的重点内容之一,考虑了一个同时具有时滞和功能性反应的捕食-被捕食模型,通过微分不等式给出了解的有界性和持久性的充分条件,利用构造Liapunov泛函得到模型的全局稳定性.     

连续时间递归神经网络的稳定性分析

基于压缩映射原理,针对连续时间递归神经网络研究了其平衡点全局稳定性问题,给出了平衡点稳定的充分判据.该判据不要求网络互连矩阵的对称性,改进了现有一些文献中的结果,且具有易于验证的特点.通过两个注释和一个仿真例子证明了所得结果的有效性.     

含脉冲的变时滞静态神经网络的渐近稳定性

研究了变时滞的静态神经网络在含有脉冲情况下的稳定性.通过构造恰当的Laypunov泛函,利用线性矩阵不等式方法,证明了该模型在延迟依赖条件下的全局渐近稳定性.同时考虑了时滞和脉冲的影响,因而考虑的情况更具普遍性,适用的范围更广.仿真实例说明所得结果适用范围宽、保守性小、易于验证.     

一类具有时滞的投影神经网络系统的指数稳定性

文章研究了一类具有时滞的投影神经网络的稳定性问题,根据这类神经网络的特点,将神经网络的状态变量进行分块,通过构造Lyapunov泛函,导出了神经网络系统指数稳定性的充分条件,在适当的初始条件下,给出的稳定性条件与分块矩阵的某些块无关,表明我们所获得的条件的优越性。     

混合时滞模糊细胞神经网络的指数稳定性研究

利用Lyapunov泛函及M-矩阵理论,研究了具变时滞和分布时滞模糊细胞神经网络（FCNNs）平衡点的存在性和唯一性及其全局指数稳定性,得到了其简单判断.     

时滞的周期神经网络模型周期解的稳定性分析

通过构造Lyapunov-Krasovsk ii泛函,获得了时滞周期神经网络模型周期解指数稳定性的一个充分条件。     

具有参数摄动时滞Hopfield神经网络的鲁棒稳定性和吸引域估计

针对具有参数摄动的时滞Hopfield神经网络,基于矩阵范数的概念建立了时滞依赖鲁棒稳定判据.该鲁棒稳定判据将参数摄动大小和时滞上界大小统一在一个表达式中,进而可得到时滞和参数摄动大小对网络稳定性影响的定量关系.此外,给出了局部稳定平衡点吸引域大小的估计,并通过数值仿真验证了本文结果的有效性.     

具有时延的神经网络的渐近稳定性

应用Lyapunov泛函方法研究一类具有时延的神经网络的全局渐近稳定性,获得了两个新的充分条件。举例说明了所得结果的有效性。     

具有动态突触的Hopfield时滞神经网络的稳定性分析

在研究Hopfield神经网络时,通常把连接权视为常数;但实际上神经元间的突触是随时间变化的。文章运用拓扑度理论和Liapunov泛函方法,研究具有动态突触的Hopfield时滞神经网络平衡点的存在性和全局吸引性,得到了平衡点存在的简单的代数判据。     

Exponential stability and periodic solutions of delayed cellular neural networks

A set of criteria are presented for the global exponential stability and the existence of periodic solutions of delayed cellular neural networks (DCNNs) by constructing suitable Lyapunov function-als, introducing many parameters qij* , rij* , qij, rij∈ R and wi>0 (i, j = 1, 2, …, n) and combining them with the elementary inequality 2ab≤a2 b2 technique. These criteria have important significance in the design and applications of globally stable DCNNs and periodic oscillatory DCNNs. In addition, the results in literature are extended and improved. Two examples are given to illustrate the theory.     

延迟离散Hopfield型网络的异步收剑性

延迟离散Hopfield型网络是离散Hopfield网络的一种推广,研究了非对称的延迟离散Hopfield型神经网络的异步收剑性,并给出了相应的收剑性定理,所获结果推广了已有的结论。     

非线性电路平衡点全局渐近稳定性研究

对具有分解形式高维非线性电路平衡点全局渐近稳定性分析提出一种新的方法,此法以矩阵分解为工具,在用常数界定元件成分关系斜率条件下,结合平衡点的渐进稳定判据。用分解矩阵的稳定性决定平衡点的全局渐近稳定性,与目前解决该问题所采用的LIYA－PUNOV直接法相比,具有无须判断平衡点的唯一性,判别方程直接明了等优点,电路维数越大,其优势明显,同时,对其他形式非线性系统的分析也有启发及应用价值。     

梯度神经网络的全局H—稳定性与吸引域

提出了在平稳点有限的情况下无约束极小化问题的神经网络求解模型,给出了网络的全局稳定性分析以及各个平稳点的吸引域估计,证明了网络平衡点集合的全局H－收敛性,对网络的可靠运行与有效运行提供了理论基础。