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两类具有连接时滞的神经网络的定性分析的中期报告
在神经网络的研究中，经常会涉及到具有连接时滞的神经网络模型。为了更好地了解这类神经网络的行为特征及其异动性，学者们开展了一系列定性分析的研究工作。其中，目前已经出现了两类较为重要的中期报告，分别为：基于Lyapunov稳定性理论的定性分析和基于动力学系统分析的定性分析。
基于Lyapunov稳定性理论的定性分析
该类定性分析主要基于Lyapunov稳定性理论，探讨连接时滞神经网络模型的稳定性问题。这类研究主要通过构造一定的Lyapunov函数来分析系统的稳定性、渐进稳定性等性质，从而揭示系统行为的特征。
在该领域，近年来出现了不少重要工作。比如，Wei等人在《InternationalJournalofNeuralSystems》上发表了论文《GlobalSynchronizationofTime-DelayedNeuralNetworkswithNon-IdenticalNodesBasedonTime-VaryingInequalities》。该研究利用Lyapunov函数构造的方法，证明了一类不同节点间存在时滞的神经网络模型在一定条件下可以实现全局同步。
基于动力学系统分析的定性分析
该类定性分析则主要基于动力学系统理论，考察连接时滞神经网络模型的演化规律和稳定性问题。这类研究通过建立一定的动力学系统模型，揭示系统的各种动态行为，如吸引子、稳定性转移、分岔等现象。
比如，Liu等人在《NeuralNetworks》上发表了论文《GlobalExponentialStabilityofDelayedNeuralNetworkswithTime-VaryingCoefficientsBasedonLyapunovFunctionalMethods》。该研究中，通过建立一个具有时变系数的神经网络动力学系统模型，并利用Lyapunov函数的方法分析其稳定性，证明了该模型在一定条件下可以达到全局指数稳定。
总之，这类定性分析的研究具有非常重要的理论与实践意义，对于深入理解连接时滞神经网络模型的异动性质和行为机制有着深远的影响。