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两类时滞细胞神经网络的稳定性分析的中期报告
本文讨论了两类时滞细胞神经网络的稳定性分析的中期报告。第一类是具有一致时滞的神经网络，第二类是具有不同时滞的神经网络。我们将分别讨论这两类神经网络的稳定性。
对于具有一致时滞的神经网络，我们可以使用Lyapunov稳定性理论来分析其稳定性。我们使用一些特殊的Lyapunov-Krasovskii函数和矩阵不等式来评估网络的稳定性，这可以通过线性矩阵不等式技术来求解。我们得到了一些数学结论，证明了一些重要的定理和推论，这有助于我们更好地理解这类神经网络的稳定性行为。
对于具有不同时滞的神经网络，我们采用了另一种方法来分析其稳定性。我们使用了一个新的变换，将具有不同时滞的神经网络转换为一个带延迟的神经网络系统，然后使用Lyapunov稳定性理论来分析其稳定性。我们建立了一些新的Lyapunov-Krasovskii函数和矩阵不等式，证明了一些重要的定理和推论，这些结果对于揭示这类神经网络的稳定性特性有很大的帮助。
总的来说，我们在这篇中期报告中介绍了两类时滞细胞神经网络的稳定性分析方法，并通过发布一些实例来展示它们的应用。这些结果对于解决实际问题，比如控制理论和机器学习等领域都具有重要的实用意义。