简介：通过微分不等式分析技巧,得出了一类具有脉冲和时滞的细胞神经网络系统反周期解存在性和全局指数稳定性的新的充分条件,推广和改进了已有文献的相关结果。

简介：研究一类具有leakage时滞的随机马尔科夫跳变神经网络的稳定性，通过构造一个新的Lyapunov-Kra—sovskii泛函，并应用It6公式、随机不等式技术，得到了基于线性矩阵不等式（LMI）的均方意义下的全局稳定性判定条件．

简介：在时间尺度上，通过使用线性动力方程的指数二分法、不动点理论和微积分理论，研究带有泄漏项的中立型时滞细胞神经网络模型，获得了一些使其概周期解存在和全局指数稳定的充分条件，并将以前的结论在时间尺度上做了扩展．

简介：研究了一类具变时滞模糊BAM（bi-directionalassociativememory）神经网络。利用Yang不等式和构造Lyapuonv函数等技巧,在弱化条件下给出了BAM神经网络周期解的全局指数稳定性的充分条件。

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简介：Dynamicnodecreationandfastlearningalgorithmforahybridfeedforwardneuralnetwork.Flight-pathanglecontrolvianeuro-adaptiveBackstepping.Locallearningframeworkforhandwrittencharacterrecognition.Maximizingmarginsofmultilayerneuralnetworks.ModularnetworkSOMself-orgmlizingmapofasystemsgroupinfunctionspace.

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简介：ApplicationoftheRTNNmodelforasystemidentification,predictionandcontrol；AssociativeMemoryUsingRatioRuleforMulti-valuedPatternAssociation；Batch-to-BatchModel-basedIterativeOptimisationControlforaBatchPolymerisationReactor；BehaviouralPlasticityinAutonomousAgents:AComparisonbetweenTwoTypesofController；ChannelEqualizationUsingComplex-ValuedRecurrentNeuralNetworks；Classificationofnaturallanguagesentencesusingneuralnetworks；Combiningarecurrentneuralnetworkandtheoutputregulationtheoryfornon-linearadaptivecontrol。

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简介：ConfigurablemultilayerCNN-UMemulatoronFPGA；Cortically-inspiredVisualProcessingwithaFourLayerCellularNeuralNetwork；Effectofcouplingresistorsonsteadypatternsincoupledoscillatornetworks；Exponentialconvergenceestimatesforneuralnetworkswithmultipledelays；FEATUREEXTRACTIONINEPILEPSYUSINGACELLULARNEURALNETWORKBASEDDEVICEFIRSTRESULTS；FurtherResultsontheStabilityofDelayedCellularNeuralNetworks；Globalstabilityanalysisindelayedcellularneuralnetworks；ImageedgedetectionusingadaptivemorphologyMeyerWavelet-CNN。

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简介：PredictionoftheDimensionalChangesduringSinteringusingBackpropagationAlgorithm，Predictionofthenextstockpriceusingneuralnetwork-extractionthefeaturetopredictnextstockpricebyfiltering，Pulsemodeneuronwithpiecewiselinearactivationfunction，Remarksonmultilayerneuralnetworksinvolvingchaosneurons……

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简介：人工神经网络是另外一种计算模式。冯·诺依曼机器是以．人类信息处理过程的处理/记忆的抽象为基础的，而神经网络是以动物大脑并行处理的体系结构为基础的。这是一种多处理器的计算机系统，由大量简单的处理单元高度互连，简单分级通信，以及在各单元之间进行适应性交互作用组成。

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简介：AnewapproachtogenerateAself-organizingfuzzyneuralnetworkmodel.Anonlinearcombiningforecastmethodbasedonfuzzyneuralnetwork.Anovelclustermethodinfrizzyneuralnetworks.AnovelrobustPIDcontrollerdesignbyfuzzyneuralnetwork.Arecurrentfuzzyneuralnetwork:learningandapplication.Astudyofchatterpredictioninendmillingprocess(fuzzyneuralnetworkmodelwithinputsofcuttingconditionsandsound.Aweightedfuzzyreasoninganditscorrespondingneuralnetwork.

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