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变时滞Cohen-Grossberg神经网络的稳定性分析的中期报告
本文中期报告主要介绍变时滞Cohen-Grossberg神经网络的稳定性分析，具体内容如下：
一、研究目的：
本研究旨在探究变时滞Cohen-Grossberg神经网络的稳定性分析问题，为神经网络理论研究及实际应用提供理论支持。
二、研究背景：
Cohen-Grossberg神经网络是一种常见的神经网络模型，具有广泛的应用前景。但在实际应用中，网络的时滞往往是难以避免的，因此对变时滞Cohen-Grossberg神经网络的稳定性分析研究具有重要意义。
三、研究方法：
本研究采用数学分析的方法，结合Lyapunov方法等稳定性分析方法，对变时滞Cohen-Grossberg神经网络的稳定性进行研究。
四、研究进展：
目前，已经完成对变时滞Cohen-Grossberg神经网络的基本模型进行稳定性分析，并提出了相应的充分条件。接下来，将进一步研究网络的全局稳定性，及其在控制、优化等方面的应用。
五、研究成果：
本研究将为变时滞Cohen-Grossberg神经网络的稳定性分析提供新的理论支持，并提供相关的控制、优化算法，推动神经网络理论与实际应用更好地结合。