检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘伟湖北师范学院

学位级别：硕士

时滞神经网络是时滞大系统的一个重要组成部分,具有十分丰富的动力学属性.本论文主要研究以下两类不同的时滞神经网络：时滞Hopfield神经网络和时滞双向联想记忆神经网络.本文对Hopfield神经网络和双向联想记忆神经网络具有常时滞和分... 详细信息

时滞神经网络是时滞大系统的一个重要组成部分,具有十分丰富的动力学属性.本论文主要研究以下两类不同的时滞神经网络：时滞Hopfield神经网络和时滞双向联想记忆神经网络.本文对Hopfield神经网络和双向联想记忆神经网络具有常时滞和分布时滞情形时的全局指数稳定性进行了研究.另外,对于具有分布时滞的Hopfield神经网络的全局一致渐近稳定性,本文也进行了研究.上述所要研究的神经网络的激励函数是Lipschitz连续的,放松了通常对激励函数单调性,可微性,有界性的要求.除此之外,所研究神经网络的连接权矩阵不需要是对称的.我们严格从全局指数稳定和全局一致渐近稳定的定义出发,利用压缩映射原理以及一些数学分析的技巧,如：不等式技巧,反证法,数学归纳法等,得到了一些相应的具有一定新颖性和代表性的稳定性结果.在对上述神经网络的全局稳定性进行研究的过程中,有的只需要构造简单的Lyapunov函数,有的完全不需要构造Lyapunov函数.对于较为复杂的系统而言,我们不需要花大力气去构造合适的Lyapunov函数.事实上,这是困难的.

关键词： Hopfield神经网络双向联想记忆神经网络全局指数稳定性全局一致渐近稳定性 Lyapunov函数分布时滞

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具有多时变时滞的BAM神经网络的全局指数稳定性分析

具有多时变时滞的BAM神经网络的全局指数稳定性分析

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作者：陈曦黑龙江大学

学位级别：硕士

神经网络是由大量简单神经元组成的复杂网络系统,其可以用来解决一些工程问题,例如模式识别、数据压缩、数据分类、人工智能和生物医学等.这些应用需要神经网络稳定为前提.众所周知,在神经元的信息传递过程中,时滞几乎是不可避免的,所... 详细信息

神经网络是由大量简单神经元组成的复杂网络系统,其可以用来解决一些工程问题,例如模式识别、数据压缩、数据分类、人工智能和生物医学等.这些应用需要神经网络稳定为前提.众所周知,在神经元的信息传递过程中,时滞几乎是不可避免的,所以时滞神经网络受到了非常广泛的关注.本文提出了建立时滞神经网络的全局指数稳定性判据的新方法:基于系统解的直接分析方法.主要研究内容如下:首先,研究了具有无界多时变时滞的BAM神经网络的p-范数全局指数稳定性问题.本文直接基于全局指数稳定性的定义获得了p-范数全局指数稳定性判据,且所得到的稳定性判据只需求解一些易于验证的线性标量不等式.两个数值算例验证了所提出方法的有效性.其次,研究了具有多个时变传输时滞和无界分布时滞的BAM神经网络的正性和全局指数稳定性问题.我们首先证明了系统解是正的充分条件,接着证明了正平衡点的存在唯一性,然后给出了混合时滞系统的全局指数稳定性判据,且该判据中的不等式涉及到的决策变量个数较少,易于求解.两个数值算例验证了所提出方法的有效性.最后,研究了具有多比例时滞的高阶Cohen-Grossberg BAM(CGBAM)神经网络的正性和全局指数稳定性问题.我们首先证明了系统解是正的充分条件,然后直接基于全局指数稳定性定义推导出了全局指数稳定性判据,最后用MATLAB进行仿真验证了判据的有效性.本文的创新性在于:(1)提出了基于系统解的直接分析方法,所建立的稳定性判据易于验证,相比较于构造Lyapunov–Krasovskii(L–K)泛函的方法,可以减少计算量;(2)本文所提出的方法扩展性好,可应用于有关多时变时滞BAM神经网络的其它分析和设计问题(例如广义耗散性、无源性、脉冲、切换等),也可以推广到多种时滞系统模型(例如泄露时滞、常时滞等).

关键词： BAM神经网络多时变时滞高阶神经网络全局指数稳定性系统的正性

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几类细胞神经网络全局指数稳定性研究

几类细胞神经网络全局指数稳定性研究

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作者：王小伟长安大学

学位级别：硕士

细胞神经网络是一种信息处理系统,其特点是细胞之间局部连接,输出函数是分段线性的。因此,它能够实现大规模非线性模拟电路信号的实时与并行处理,并提高运行速度。细胞神经网络已成功应用于优化问题、模式识别和图像处理等领域。稳定性... 详细信息

细胞神经网络是一种信息处理系统,其特点是细胞之间局部连接,输出函数是分段线性的。因此,它能够实现大规模非线性模拟电路信号的实时与并行处理,并提高运行速度。细胞神经网络已成功应用于优化问题、模式识别和图像处理等领域。稳定性是细胞神经网络应用于实际问题的前提。由于放大器有限的开关速度和电子元件中发生的错误,导致电子神经网络中产生时滞。而时滞常常会破坏细胞神经网络系统的稳定性,甚至导致系统产生剧烈振荡。对于时滞细胞神经网络的研究具有重要的理论价值和现实意义。借助非线性测度的方法,本文主要对几类带有时滞的细胞神经网络的全局指数稳定性进行研究,具体研究内容如下:1、研究具有多比例时滞细胞神经网络的全局指数稳定性。通过对一类带有无界时滞的微分不等式的稳定性进行研究,然后利用所得的结果,借助非线性测度方法得到该网络全局指数稳定的充分条件。2、研究具有时变时滞周期细胞神经网络的全局指数稳定性。通过非线性测度方法以及对Halanay不等式进行推广,得到其稳定的充分条件。3、对具有分布时滞周期细胞神经网络的全局指数稳定性进行研究,先得出一类具有分布时滞微分不等式的稳定性条件,结合此条件和非线性测度方法,得到网络全局指数稳定的条件。4、对具有时变时滞概周期细胞神经网络的全局指数稳定性条件进行研究,通过非线性测度方法以及利用对Halanay不等式进行概周期推广的结果,得到其稳定的一个积分平均准则。最后,不同类型的细胞神经网络的例子和相应的数值模拟被提供,以证明我们方法的有效性和结论的正确性。

关键词：细胞神经网络多比例时滞时变时滞分布时滞全局指数稳定性非线性测度 Halanay不等式

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一类多轴突非自治神经网络的全局指数稳定性分析

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烟台大学学报（自然科学与工程版） 2013年第1期26卷 21-27页

作者：毛凯时宝海军航空工程学院系统科学与数学研究所山东烟台264001

在激励函数全局Lipschitz连续的条件下,通过构造恰当的Lyapunov泛函并结合不等式技巧研究了一类具有时变时滞,以及同时具有时变时滞和无穷分布时滞的多轴突非自治神经网络的全局指数稳定性.得到一系列系统全局指数稳定的充分条件,并举... 详细信息

在激励函数全局Lipschitz连续的条件下,通过构造恰当的Lyapunov泛函并结合不等式技巧研究了一类具有时变时滞,以及同时具有时变时滞和无穷分布时滞的多轴突非自治神经网络的全局指数稳定性.得到一系列系统全局指数稳定的充分条件,并举例验证了方法的有效性,推广了相关文献的结果.

关键词：非自治神经网络多轴突 Lyapunov泛函不等式全局指数稳定性

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时滞细胞神经网络平衡点的全局指数稳定性研究

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中国民航学院学报 2006年第6期24卷 18-20页

作者：刘晓琳袁昆中国民航大学机电工程学院 95927部队

利用常数变易法和变量替换的方法,研究了具有时滞的细胞神经网络平衡点的全局指数稳定性,给出了网络平衡点的全局指数稳定性的充分判据。

关键词：时滞细胞神经网络平衡点全局指数稳定性

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涉及分布时滞的恒化器模型概周期解的全局指数稳定性分析

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科教导刊 2013年第10期 186-187页

作者：徐蓉云南能源职业技术学院云南曲靖655000

本文探讨了涉及分布时滞的恒化器模型的概周期性,利用不动点定理和微分不等式技巧得到几个关于概周期解的存在性和全局指数稳定的充分条件。

关键词：概周期解全局指数稳定性恒化器模型

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脉冲时滞神经网络系统的全局指数稳定性研究

脉冲时滞神经网络系统的全局指数稳定性研究

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作者：黎克麟李作安张新华四川理工学院

时滞系统广泛存在,时滞常常导致系统的震荡、分岔和不稳定,因而有害于系统。除了时滞对神经网络系统的行为有影响外,脉冲干扰同样存在于各种动力系统中,而将脉冲考虑进入神经网络系统,便产生了脉冲神经网络系统。脉冲时滞神经网络作为... 详细信息

标准号: 1500320023

时滞系统广泛存在,时滞常常导致系统的震荡、分岔和不稳定,因而有害于系统。除了时滞对神经网络系统的行为有影响外,脉冲干扰同样存在于各种动力系统中,而将脉冲考虑进入神经网络系统,便产生了脉冲神经网络系统。脉冲时滞神经网络作为一种混杂系统,常常有更复杂的动态行为,使得控制设计任务更加复杂。因此,开展脉冲时滞神经网络系统稳定性研究具有重要的理论意义和工程价值。本项目取得的创新性成果如下： 1. 建立脉冲微分-积分不等式,获得了具有时变时滞与分布时滞的脉冲Cohen-Grossberg神经网络的平衡态的存在性、唯一性、全局指数稳定性和全局指数鲁棒稳定性定理,阐明了脉冲时刻、脉冲强度、神经元时滞、系统参数与全局指数稳定性之间的联系。 2.建立脉冲微分不等式和新的脉冲微分-积分不等式,建立了几类脉冲双向联想记忆神经网络平衡态的存在性、唯一性和全局指数稳定性判据。 3.首次研究了具有反应扩散和时滞的脉冲Cohen-Grossberg神经网络,获得了具有反应扩散和时变时滞的脉冲Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性判据;并建立了具有反应扩散和分布时滞的脉冲Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性判据与全局指数鲁棒稳定性判据。 4.在Dirichlet边界条件下,建立了具有反应扩散算子和时变时滞与分布时滞的脉冲模糊细胞神经网络的与扩散系数、时滞和脉冲相关的全局指数稳定性判据;建立了具有反应扩散算子和时变时滞的脉冲Cohen-Grossberg神经网络的与扩散系数、时滞和脉冲相关的LMI全局指数稳定性定理。该成果为解决具有非线性、模糊性、时滞与反应扩散等特征的脉冲复杂系统的建模、动力学分析与控制设计提供了新的理论、方法与体系,特别是对神经网络系统的设计与应用提供了理论指导,具有很好的工程应用前景。该项目主要论著为国际期刊论文20篇,被SCI他引167次,总他引238次,8篇代表作被SCI他引126次,总他引182次,国外知名学者Sabri Arik、Eva Kaslik、Ju H. Park、R. Rakkiyappan和Teresa Faria等对成果进行了正面引用。

关键词：脉冲神经网络时滞全局指数稳定性

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分离变量时滞微分系统的指数稳定性

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中南大学学报（自然科学版） 2005年第2期36卷 282-287页

作者：蹇继贵孔德明罗海庚廖晓昕华中科技大学控制科学与工程系湖北武汉430074

讨论了一类具有有界可变时滞分离变量系统平衡点的全局指数稳定性。在所给函数为Lipschitz连续的情况下,利用Lyapunov 函数方法并结合Halanay时滞微分不等式,分别构造适当的连续但不一定可微的数量或向量Lyapunov函数和二次型Lyapunov函... 详细信息

讨论了一类具有有界可变时滞分离变量系统平衡点的全局指数稳定性。在所给函数为Lipschitz连续的情况下,利用Lyapunov 函数方法并结合Halanay时滞微分不等式,分别构造适当的连续但不一定可微的数量或向量Lyapunov函数和二次型Lyapunov函数,获得了几个保证此类分离变量型时滞系统的平衡点为全局指数稳定的时滞相关和时滞无关的代数判据。这些判据将问题化为代数不等式或M矩阵,可以直接根据系统方程进行检验,便于实际应用。

关键词：非线性时滞系统全局指数稳定性时滞微分不等式分离变量时变时滞

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神经网络指数稳定性分析及收敛率估计

引用

电子与信息学报 2003年第10期25卷 1361-1366页

作者：谭晓惠张继业杨翊仁西南交通大学应用力学与工程系成都610031 西南交通大学牵引动力国家重点实验室成都610031

该文通过李雅普诺夫直接方法,研究了一类 Hopfield神经网络平衡点的存在性、唯一性与指数稳定性。文中假设神经网络系统的激励函数为单调增Lipschitz连续函数,在自反馈项为非线性函数的条件下,研究其指数稳定性,同时给出了收敛率估计式。

关键词：神经网络全局指数稳定性李雅普诺夫直接方法收敛率估计

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基于神经网络的二次规划问题的指数稳定性

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华中科技大学学报（自然科学版） 2008年第5期36卷 57-59页

作者：张发明张昌凡于惠钧湖南工业大学理学院湖南株洲412008 湖南工业大学校长办公室湖南株洲412008 湖南工业大学电气与信息工程学院湖南株洲412008

针对带有边界约束的凸二次规划问题,利用离散神经网络模型的建模原理,构造了一个神经网络模型.利用矩阵与对称矩阵的关系和正定矩阵特征值的性质,通过引入一个适当的因子,得到了该离散型神经网络模型是全局指数稳定性和指数收敛率的结果... 详细信息

针对带有边界约束的凸二次规划问题,利用离散神经网络模型的建模原理,构造了一个神经网络模型.利用矩阵与对称矩阵的关系和正定矩阵特征值的性质,通过引入一个适当的因子,得到了该离散型神经网络模型是全局指数稳定性和指数收敛率的结果.同时分析了该结果的优越性和存在的不足,提出了解决的3种方法,最后给出了实例说明本方法取得结果的实用性.

关键词：离散神经网络全局指数稳定性二次最优化矩阵特征值神经网络模型指数收敛率

来源：评论

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