检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：赵山崎天津师范大学

学位级别：硕士

时滞细胞神经网络是一大规模非线性动力系统,被广泛应用于模式识别、信号处理、自动控制、人工智能、联想记忆等领域.而作为动力系统所表现出来的各种稳态模式是神经网络系统模拟生物神经系统学习、联想、记忆及模式识别等一系列智能活... 详细信息

时滞细胞神经网络是一大规模非线性动力系统,被广泛应用于模式识别、信号处理、自动控制、人工智能、联想记忆等领域.而作为动力系统所表现出来的各种稳态模式是神经网络系统模拟生物神经系统学习、联想、记忆及模式识别等一系列智能活动的基础,在动力系统动态分析中,稳定性是重要特性之一,因此研究时滞细胞神经网络的各种稳定性具有重要的理论和实践意义.本文对几类时滞细胞神经网络的稳定性进行了研究. 第一章首先介绍了神经网络的发展及其应用前景.其次对时滞细胞神经网络、随机细胞神经网络以及细胞神经网络的同步性的研究现状进行了简单介绍. 第二章研究了变时滞随机模糊细胞神经网络的全局指数稳定性,通过构造合适的Lyapunov泛函、利用Ito微分算子和不等式的分析技巧得到了该模型全局指数稳定的一个时滞独立和一个时滞依赖的充分条件. 第三章研究了带马尔可夫跳的时滞随机细胞神经网络的以分布渐近稳定性.通过构造合适的Lyapunov泛函,得到了判定带马尔可夫跳的时滞随机细胞神经网络的以分布渐近稳定的充分条件. 第四章研究了一类具比例时滞细胞神经网络概周期的全局指数稳定性,通过构造合适的Lyapunov泛函及一些不等式的分析,与Barbalat引理相结合,得到该网络全局渐近稳定性的充分条件. 第五章研究了一类变时滞细胞神经网络平衡点的全局渐近同步性,通过构造合适的Lyapunov泛函及应用不等式的分析技巧,得到了具有驱动-响应结构的细胞神经网络的全局渐近同步性的新的充分条件. 本文所得结论都是全新的,并且每一章都给出数值算例及其仿真结果,验证了所得结论的有效性.

关键词：时滞细胞神经网络指数稳定性渐近稳定性以分布渐近稳定性渐近同步性 Lyapunov泛函

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时滞细胞神经网络全局同步的滑模控制方法

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江苏大学学报（自然科学版） 2014年第3期35卷 366-372页

作者：蔡国梁姚琴姜胜芹江苏大学非线性科学研究中心江苏镇江212013 江苏物联网研究发展中心江苏无锡224000

利用改进的滑模控制方法,研究了具有多时滞和分布时滞细胞神经网络的全局同步问题.基于Lyapunov稳定性原理,运用线性矩阵不等式方法,设计滑模面,考虑了时滞独立和时滞相关两种情况.设计了合适的滑模控制器,以使得误差系统的轨迹能全局... 详细信息

利用改进的滑模控制方法,研究了具有多时滞和分布时滞细胞神经网络的全局同步问题.基于Lyapunov稳定性原理,运用线性矩阵不等式方法,设计滑模面,考虑了时滞独立和时滞相关两种情况.设计了合适的滑模控制器,以使得误差系统的轨迹能全局达到滑模面.得到了相对充分的条件,来确保时滞独立与时滞相关两种情况下误差系统的全局稳定性,从而实现时滞细胞神经网络的全局同步.结果表明所设计的滑模控制器由误差反馈控制输出来获得高增益补偿的准则,可用以处理神经网络的全局同步问题,并且此方法可应用于其他复杂神经网络.

关键词：时滞细胞神经网络滑模控制全局稳定全局同步延迟

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一类具时滞细胞神经网络的全局一致渐近稳定性

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山东大学学报（理学版） 2012年第8期47卷 42-49页

作者：常青周立群天津师范大学数学科学学院天津300387

讨论了一类具时滞细胞神经网络平衡点的全局一致渐近稳定性,通过构造合适的Lyapunov泛函,得到了三个具时滞细胞神经网络全局一致渐近稳定性的新的充分条件。

关键词：时滞细胞神经网络全局一致渐近稳定性 Lyapunov泛函

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具时滞细胞神经网络周期解的全局渐近稳定性

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天津师范大学学报（自然科学版） 2012年第4期32卷 22-26,31页

作者：常青周立群天津师范大学数学科学学院天津300387

讨论一类具时滞细胞神经网络周期解的全局渐近稳定性.通过构造合适的Lyapunov泛函及应用Barbalat引理,得到了具时滞细胞神经网络周期解的全局渐近稳定性的新的充分条件.最后通过数值算例及仿真证明了所得结论的有效性.

关键词：时滞细胞神经网络周期解全局渐近稳定性 Lyapunov泛函 Barbalat引理

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一类具有变时滞和脉冲的分层抑制细胞神经网络模型周期解的存在性

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西北师范大学学报（自然科学版） 2015年第3期51卷 14-19页

作者：佘连兵六盘水师范学院数学系贵州六盘水530004

应用不等式技巧、Mawhin迭合度理论研究了带分布连续时滞和脉冲的SICNNs模型周期解的存在性,得到系统至少存在一个ω周期解的充分条件.最后,通过一个例子验证了结论的正确性.

关键词：全局指数稳定时滞细胞神经网络周期解迭合度理论

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时滞细胞神经网络稳定性分析

时滞细胞神经网络稳定性分析

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作者：宋兴国燕山大学

学位级别：硕士

自从1982年Hopfield神经网络模型提出以来,神经网络的应用取得了令人瞩目的进展。而在处理实际问题时,有必要在细胞间引入信号传输延迟,这种带延迟项的系统称为延时细胞神经网络。稳定性是一个关键问题,有些应用要求模型是全局渐近稳定... 详细信息

自从1982年Hopfield神经网络模型提出以来,神经网络的应用取得了令人瞩目的进展。而在处理实际问题时,有必要在细胞间引入信号传输延迟,这种带延迟项的系统称为延时细胞神经网络。稳定性是一个关键问题,有些应用要求模型是全局渐近稳定的,即对应的动力系统的每一个解收敛到平衡点。由于实际的模型还有不确定性,所以有些要求模型具有鲁棒稳定性。已有文献证明,延时细胞神经网络的收敛性与细胞神经网络收敛性研究的难度不是一个数量级。论文在已有文献的基础上,通过对稳定性理论和神经网络的研究,基于Lyapunov泛函的思想,选取一个适合神经网络模型的Lyapunov函数,并通过一些处理矩阵不等式的技巧,对选取的Lyapunov函数求导放缩。最终得到一个保守性更好的线性矩阵不等式的结果,包括对时滞神经网络的全局渐近稳定、全局指数稳定。论文对Hopfield时滞神经网络的全局渐近稳定、全局指数稳定的问题的研究主要分为四部分:(1)应用同胚原理、范数性质及矩阵不等式技巧,得出含有一个作用函数的模型平衡点的存在唯一性与指数稳定性判据;(2)根据李代数性质、不等式及积分运算的技巧,得出含有一个作用函数的模型全局渐近稳定性判据和指数收敛性估计;(3)应用范数的性质和运算、及相关的引理,得出两个作用函数的模型平衡点的存在唯一性和全局指数稳定性判据;(4)应用非光滑分析的方法及矩阵不等式技巧,得出两个作用函数的模型平衡点的存在唯一性和全局渐近稳定性判据。最后在数值算例中,通过Matlab中的LMI工具箱,验证了论文结果的可行性与实用性。

关键词：时滞细胞神经网络渐近稳定指数稳定线性矩阵不等式平衡点李代数

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非线性时滞细胞神经网络的稳定性研究

非线性时滞细胞神经网络的稳定性研究

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作者：丁明智广西师范学院

学位级别：硕士

在最优化,信号处理,图像处理,模式识别和联想记忆等方面,时滞细胞神经网络有着广泛地应用,从而得到迅速的发展.神经网络的处理信息能力取决于其动力学行为.因此,细胞神经网络的动力学性质(如:稳定性)就成为细胞神经网络的一个重要的研... 详细信息

在最优化,信号处理,图像处理,模式识别和联想记忆等方面,时滞细胞神经网络有着广泛地应用,从而得到迅速的发展.神经网络的处理信息能力取决于其动力学行为.因此,细胞神经网络的动力学性质(如:稳定性)就成为细胞神经网络的一个重要的研究课题.本文旨在研究时滞细胞神经网络的稳定性.首先详细介绍了神经网络稳定性的历史及研究现状.在此基础上,本文取得了如下研究成果: 1)常时滞细胞神经网络的时滞无关渐近稳定性分析构造Lyapunov-Krasovskii函数和线性矩阵不等式(LMI)对此类问题进行了探讨,并得出稳定性判据.所得判据提供了一些参数来适当地弥补了反馈矩阵与时滞反馈矩阵之间的平衡关系.而且所得的判据与时滞无关,推广了以前文献中出现的结果且具有更少的限制.数值仿真说明本文所介绍的方法有效性. 2)细胞神经网络的时滞无关渐近稳定性的新方法通过构造具有增广形式的Lyapunov泛函,利用牛顿-莱布尼兹公式和系统方程引入自由权值矩阵,结合矩阵不等式技巧,得到常时滞神经网络的全局稳定性的充分判据.并由时滞相关的导出时滞无关的判据.定理的推论和数值的例子说明了我们提出的方法比已有的文献限制性更少,条件更为宽松. 3)常时滞细胞神经网络时滞相关渐近稳定性分析首先通过一个变换把非线性神经网络线性化,然后利用微分动力系统Lyapunov-Krasovskii稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)的方法,研究了常时滞神经网络全局渐近稳定性,从而得出时滞相关的充分性稳定性判据.所得充分性判据有少得多保守性比以前的文献.最后,数值例子将本文所介绍的方法与一些文献的结果相比较,验证了本判据的有效性和优越性. 4)变时滞细胞神经网络的时滞相关的渐近稳定性分析通过过构造新的Lyapunov-Krasovskii泛函和线性矩阵不等式(LMI),本文研究了变时滞细胞神经网络渐近稳定性.利用牛顿—莱布尼兹公式,一些参数矩阵表达出系统变量之间的关系.从而得出一个漂亮的,具有变时滞时滞相关的全局渐近稳定性判据,其扩展了并改善了以前文献的结果.数值的例子验证了本文结果的有效性. 5)随机时滞神经网络渐近稳定性分析研究了具有随机时滞细胞神经网络的稳定性.用马尔可夫过程模拟随机时滞,用随机的Lyapunov泛函和线性矩阵不等式(LMI)方法得出网络平衡点稳定性的充分条件,并导出几个重要的推论.

关键词：时滞细胞神经网络时变时滞时滞相关渐近稳定性时滞无关渐近稳定性线性矩阵不等式 Lyapunov-Krasovskii泛函自由权值矩阵随机时滞

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常时滞细胞神经网络稳定性分析

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广西师范学院学报（自然科学版） 2010年第1期27卷 26-32页

作者：丁明智虞继敏广西师范学院数学科学学院广西南宁530023 重庆邮电大学数理学院重庆400065 教育部直属神经网络控制和智能仪器重点实验室(重庆邮电大学) 重庆400065

该文研究了一类常时滞细胞神经网络的稳定性.构造Lyapunov-Krasovskii函数和线性矩阵不等式(LMI)对此类问题进行了探讨,并得出稳定性判据.所得判据提供了一些参数来适当地弥补了反馈矩阵与时滞反馈矩阵之间的平衡关系.而且所得的判据与... 详细信息

该文研究了一类常时滞细胞神经网络的稳定性.构造Lyapunov-Krasovskii函数和线性矩阵不等式(LMI)对此类问题进行了探讨,并得出稳定性判据.所得判据提供了一些参数来适当地弥补了反馈矩阵与时滞反馈矩阵之间的平衡关系.而且所得的判据与时滞无关,推广了以前文献中出现的结果且具有更少的限制.数值仿真说明了该文所介绍的方法的有效性.

关键词：时滞细胞神经网络线性矩阵不等式(LMI) Lyapunov—Krasovskii函数

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具有不变模块的时滞细胞神经网络平衡点分析

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湖州师范学院学报 2009年第2期31卷 1-6页

作者：李立平湖州师范学院理学院浙江湖州313000

对一类由不变模块所描述且对信号强度进行改进后的时滞细胞神经网络的平衡点进行了分析.根据模型中状态反馈模块和时滞反馈模块的不变性特点,通过构造合适的迭代映射,研究了饱和区域内平衡点的存在性、个数以及局部渐近稳定性.给出了该... 详细信息

对一类由不变模块所描述且对信号强度进行改进后的时滞细胞神经网络的平衡点进行了分析.根据模型中状态反馈模块和时滞反馈模块的不变性特点,通过构造合适的迭代映射,研究了饱和区域内平衡点的存在性、个数以及局部渐近稳定性.给出了该时滞细胞神经网络模型全局指数稳定的充分条件,同时确定了此时该系统唯一平衡点存在的确定区域.获得的结果推广了已有对标准时滞细胞神经网络平衡点的上述性质所做的工作.

关键词：时滞细胞神经网络平衡点不变模块局部渐近稳定性全局指数稳定性

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有噪及无噪的时滞细胞神经网络稳定性分析

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应用数学和力学 2008年第11期29卷 1293-1302页

作者：张雪娟王冠香刘华浙江绍兴文理学院数学系浙江绍兴312000 北京大学数学科学学院北京100871 北京大学光华管理学院北京100871

分析了一类时滞细胞神经网络(DCNN)系统在无噪声和有噪声干扰情况下的稳定性.首先针对确定性系统给出了一种简单且容易验证的全局指数稳定性条件,然后讨论了噪声干扰下系统的稳定性.当DCNN被外部噪声扰动时,系统是全局稳定的.重要的是,... 详细信息

分析了一类时滞细胞神经网络(DCNN)系统在无噪声和有噪声干扰情况下的稳定性.首先针对确定性系统给出了一种简单且容易验证的全局指数稳定性条件,然后讨论了噪声干扰下系统的稳定性.当DCNN被外部噪声扰动时,系统是全局稳定的.重要的是,当系统被内在噪声扰动时,只要噪声总强度控制在一定范围内,系统是全局指数稳定的.鉴于随机共振现象在越来越多的非线性生物系统中被发现,这种稳定性具有重要意义.

关键词：时滞细胞神经网络全局指数稳定性外部\内部噪声

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