简介：利用参数互异的Fitzhugh—Nagumo神经元构建了含耦合时滞的无标度神经元网络模型，通过数值模拟的方法，提出研究参数异质性和耦合时滞影响下神经元网络的共振动力学．结果发现，当耦合项中不含时滞时，适中的参数异质性能够使得神经元网络对外界弱周期信号的响应达到最优，即适中的参数异质性能够诱导神经元网络的共振响应，而且异质性诱导共振对耦合强度具有鲁棒性．更重要的是，耦合时滞对参数异质性作用下神经元网络的共振特性也有着显著性影响．当时滞约为信号周期的整数倍时，神经元网络能够周期性地出现共振现象，即适当的耦合时滞能够诱导神经元网络的多重共振，而且这种现象在异质性参数的适当范围内都能明显出现．
简介：研究了一类具有脉冲干扰和可变时滞区间关联大系统的鲁棒指数稳定性．假设该系统的关联函数满足全局Lipschitz条件，基于矢量Lyapunov函数法和数学归纳法，给出确保该关联系统鲁棒指数稳定的充分条件．最后给出一个数值算例用以说明本文所得到结论的正确性和有效性．
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