神经网络的动力学复杂性和同步行为研究

复杂性是当今科学界最时髦的词汇之一。它的出现和流行，体现了21世纪科学家思考自然界的角度转换。本项目的研究目标是揭示神经网络的动力学复杂性和网络的同步行为。研究内容包括：探讨在不同网络环境下网络的Lyapunov稳定性，包括渐近稳定性，指数稳定性，输出稳定性，绝对稳定性及鲁棒稳定性等；分析在不同的同步意义下，网络同步的条件；研究网络参数和结构的扰动对网络同步能力的影响；寻找实践网络同步的控制机理；探索在参数和结构的扰动下网络动力学特征；研究网络的不稳定性、分支及混沌现象。利用计算机技术实现对网络参数的验证，以促进信息科学、电子科学及数学科学等相关学科理论和应用研究的发展，并寻求在实际中应用。