检索结果-内蒙古大学图书馆

耦合神经网络的分形边界(英文)

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兰州大学学报（自然科学版） 2003年第6期39卷 34-36页

作者：何良明张岩汪映海兰州大学物理科学与技术学院

提出一个被常数刺激驱动的耦合神经网络模型 ,在这个网络的参数空间中能出现具有分形结构的阶梯 .讨论发现这阶梯是一临界边界 .跨越它 ,系统的其中一层网络的总活性从部分兴奋向完全兴奋过度 .

关键词：分形边界耦合神经网络混沌

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耦合神经网络中脉冲信号传输的噪声增强研究

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复杂系统与复杂性科学 2017年第2期14卷 59-64页

作者：方鸿雁潘园园孙华通张立段法兵青岛大学复杂性科学研究所山东青岛266071

对积分发放神经元耦合网络中脉冲信号传输的噪声增强现象进行了研究。通过权矩阵控制神经元间耦合强度和网络结构,网络中脉冲刺激信号激励靶神经元,而网络内各神经元都受到内部噪声的驱动。研究表明,随着噪声强度的增加,神经网络输出发... 详细信息

对积分发放神经元耦合网络中脉冲信号传输的噪声增强现象进行了研究。通过权矩阵控制神经元间耦合强度和网络结构,网络中脉冲刺激信号激励靶神经元,而网络内各神经元都受到内部噪声的驱动。研究表明,随着噪声强度的增加,神经网络输出发放率与离散脉冲信号发放率的互相关系数不断增加并达到极值,证实了脉冲信号传输中耦合神经网络中存在噪声增强现象。还进一步分析了门限电势、网络结构以及噪声类型对输入输出发放率之间互相关系数的影响。这些研究结果为进一步将随机共振理论应用到神经系统中脉冲信号传递问题提供了实际依据。

关键词：耦合神经网络噪声增强脉冲信号互相关系数积分发放神经元

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耦合神经网络的连续吸引子

耦合神经网络的连续吸引子

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作者：庞志鑫电子科技大学

学位级别：硕士

随着科技的进步,人类对大脑有了清晰的认知,建立了许多认知大脑的模型。神经网络作为其中一种模型,在很多领域取得了显著的成果。耦合神经网络是神经网络模型中非常重要的一部分,它具体有两种表现形式。一种是具有并联性质的,将不同的... 详细信息

随着科技的进步,人类对大脑有了清晰的认知,建立了许多认知大脑的模型。神经网络作为其中一种模型,在很多领域取得了显著的成果。耦合神经网络是神经网络模型中非常重要的一部分,它具体有两种表现形式。一种是具有并联性质的,将不同的神经网络并联组合起来的模型,如模块神经网络,分布式神经网络等;另一种是串联性质的神经网络,如自编码器模型网络,它在数学模型上可以视作层级之间的串联。我们必须知道,神经网络的研究很重要的一方面是对吸引子的研究。本文主要对耦合神经网络的连续吸引子进行了研究探讨,研究内容主要分为以下几个部分:首先,对耦合递归神经网络而言,根据耦合系数与激活函数性质对耦合递归神经网络所起的作用,进行了由浅到深的研究。从理论推导上划分了耦合递归神经网络常见的组合形式,得到了耦合递归神经网络具备连续吸引子的条件,并且通过仿真验证了理论推导的正确性。其次,本文对于阈值线性激活函数的自编码神经网络进行了探讨。在这部分,不但研究了自编码器的数学表示形式,而且还将自编码器网络与连续吸引子结合在一起,针对于深度学习中的自编码器模型,研究了连续吸引子存在形式,并且对已存在的结果进行了延伸推广,对层级连接的自编码器网络扩展加入自身输入与外部输入,并进行理论推导,得到网络中具备连续吸引子所存在的条件,并且通过仿真验证了理论推导的正确性。最后,本文将自编码器神经网络与实际应用相结合。结合行为评分卡业务逻辑,通过数据处理和共线性检测筛选出对模型影响较大且具有共线性的变量,对这部分变量利用自编码器进行数据重构,将自编码器模型与逻辑回归相结合,完成模型训练与评价。

关键词：耦合神经网络连续吸引子自编码器信用卡评分模型

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耦合神经网络脉冲同步控制及其应用

耦合神经网络脉冲同步控制及其应用

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作者：蒋晨辉江南大学

学位级别：硕士

随着神经网络技术在人工智能等领域不断推陈出新和广泛应用,耦合神经网络因其多样化的动态特性和复杂的非线性动力学行为而逐渐成为了研究者们关注的焦点.耦合神经网络是多个神经网络构成的特殊复杂网络,其同步现象成为当前神经科学,计... 详细信息

随着神经网络技术在人工智能等领域不断推陈出新和广泛应用,耦合神经网络因其多样化的动态特性和复杂的非线性动力学行为而逐渐成为了研究者们关注的焦点.耦合神经网络是多个神经网络构成的特殊复杂网络,其同步现象成为当前神经科学,计算机科学和复杂网络研究领域的热点之一.当耦合神经网络无法通过内部耦合结构和信息交换手段实现自身同步时,需要控制信号输入才能够与期望轨迹实现同步.脉冲控制方法作为一种能够节省通信资源的实用控制策略,其在同步过程中如何实施,随机干扰下如何运转,脉冲效应与性能指标的联系以及在图像加密领域如何应用等问题仍未得到圆满解答.综上所述,本文针对耦合神经网络脉冲同步控制及其应用开展了以下研究:(1)研究参数失配下的异构耦合神经网络脉冲同步控制问题.首先,构建了具有混合时变时滞的耦合神经网络模型,并设置具有失配参数的同步目标.基于牵制脉冲控制策略和网络聚类结构,在脉冲时刻根据节点同步误差的排序对各聚类中的受控节点集合进行更新并施加控制,可以有效地实现异构耦合网络的同步控制.构造牵制脉冲控制下的同步误差网络,利用Lyapunov稳定性定理,平均脉冲间隔的概念和矩阵测度得到网络准同步的判定条件和同步误差界表达式,并分析了不同控制器参数下的同步误差界,最后利用数值仿真验证了章节结论.(2)研究随机干扰下的耦合神经网络脉冲同步控制问题.首先,为了更准确反映实际通信信道中可能存在的扰动,在构造事件触发分布式脉冲控制器模型和相应触发条件时引入了由Bernoulli变量所描述的随机不确定性.其次考虑噪声环境中网络在一类受到脉冲干扰的事件触发脉冲控制器的同步问题.在混合脉冲影响的前提下,基于平均脉冲效应和平均脉冲间隔的基础上给出了事件触发脉冲控制器及其触发条件.利用Lyapunov稳定性定理,M矩阵,比较引理和时滞脉冲比较系统推得网络同步判定条件和系统收敛速度.此外,在所提出的事件触发条件下排除了同步过程中的Zeno行为.最后通过案例验证了理论结果和控制策略的有效性.(3)研究耦合神经网络脉冲同步控制在图像加密中的应用.首先,提出了一类基于耦合神经网络脉冲同步控制和动态S盒的图像加密系统结构,利用哈希算法从明文图像提取加密信息摘要.随后,将哈希摘要作为混沌系统的初值迭代生成加密序列,通过驱动系统和响应系统的同步机制替代传统信道传输机制,实现加密序列在端之间的传输.通过随机序列和排序变换对明文进行置乱操作,之后基于密文反馈机制进行分块异或扩散和S盒变换,将所得加密分量汇总生成密文图像.最后通过仿真实验和安全性分析证明了该加密系统的有效性和安全性.

关键词：耦合神经网络脉冲控制事件触发准同步图像加密

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耦合神经网络的同步分析

耦合神经网络的同步分析

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作者：程旋湖北师范大学

学位级别：硕士

耦合神经网络是一类特殊的复杂网络,不仅每个节点会产生动力学行为,而且节点之间的相互作用会产生更复杂的、不可预测的行为,除此之外数学上可以用节点之间的耦合来表示事物之间的关系,因此耦合神经网络的集体运动在许多科学和技术领域... 详细信息

耦合神经网络是一类特殊的复杂网络,不仅每个节点会产生动力学行为,而且节点之间的相互作用会产生更复杂的、不可预测的行为,除此之外数学上可以用节点之间的耦合来表示事物之间的关系,因此耦合神经网络的集体运动在许多科学和技术领域具有重要意义. 本文致力于几类耦合神经网络的同步分析.在不同的控制器下,通过构造Lyapunov函数,结合Kronecker积技术、线性矩阵不等式、微分包含理论、Halanay不等式等方法,分析几类耦合神经网络的同步,得到神经网络实现同步的一些判据,并通过数值仿真说明判据的有效性.本文主要工作如下: 研究了具有时变时滞的分数阶耦合神经网络的同步.首先,给出了牵制控制,选择出度大于入度的节点进行控制,在该控制器下,利用Kronecker积技术和Lyapunov直接法,建立了被控系统实现完全同步的充分条件.其次,设计了一个新的含时滞项的自适应反馈控制器,将Razumikhin型方法和Mittag-Leffler稳定性理论结合,使得神经网络达到Mittag-Leffler同步. 讨论了一类耦合脉冲神经网络的指数同步问题.将输出控制和事件触发控制结合,在基于输出事件触发机制下,首先排除Zeno行为,然后构造合适的Lyapunov泛函,利用Kronecker积技术、线性矩阵不等式和Halanay不等式,推导出耦合脉冲神经网络实现均方指数同步的判据. 探究了具有泄露延迟和时变时滞的耦合忆阻神经网络的同步问题.首先基于Filippov解的定义和相关微分包含理论,给出区间参数系统.其次引入了事件触发策略,建立了保证耦合忆阻神经网络同步的判据.此外,在事件触发策略下验证了Zeno行为不发生.

关键词：耦合神经网络牵制控制自适应控制事件触发控制同步

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耦合神经网络的事件触发同步

耦合神经网络的事件触发同步

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作者：朱莎西南大学

学位级别：硕士

耦合神经网络是复杂网络中的一种特殊情况,它是由多个相互作用的神经网络构成的.因此与传统的神经网络相比,耦合神经网络的动力学行为更为复杂,并广泛应用于目标识别、图像处理、保密通信等众多领域.另一方面,与周期采样控制策略相比,... 详细信息

耦合神经网络是复杂网络中的一种特殊情况,它是由多个相互作用的神经网络构成的.因此与传统的神经网络相比,耦合神经网络的动力学行为更为复杂,并广泛应用于目标识别、图像处理、保密通信等众多领域.另一方面,与周期采样控制策略相比,事件触发控制能够在满足系统性能要求的前提下,有效降低通信带宽和提高资源利用率.因此,本文通过事件触发控制研究了耦合神经网络的同步问题,其主要内容如下:第一章介绍了人工神经网络和耦合神经网络的相关背景和研究进展.同时介绍了事件触发控制的发展概要和研究现状.第二章研究了事件触发控制下的耦合忆阻神经网络的同步问题.首先,将Filippov解的概念与微分包含定理相结合,引入区间参数系统.然后,基于新设计的控制器,分别给出静态事件触发条件和动态事件触发条件.第三,本章利用Lyapunov稳定性理论得到了事件触发控制下耦合忆阻神经网络同步的充分条件.此外,还精确计算了触发时间间隔的正下界来说明Zeno行为不会发生.最后,通过数值模拟验证了理论结果的有效性.第三章通过事件触发控制策略研究了具有合作竞争关系的耦合时滞神经网络的二分同步问题.首先,本章利用符号图论建立了具有合作竞争关系的耦合时滞神经网络的数学模型.其次,在所设计的事件触发控制器下,通过构造Lyapunov函数和利用不等式技术分别推导出了实现系统二分同步的静态事件触发条件和动态事件触发条件.此外,本章提供了一个代数公式来计算触发时间间隔的正下界,表明不会出现Zeno行为.最后,通过数值模拟验证了所提出的事件触发控制策略对于实现系统二分同步是切实可行的.第四章对本文的主要工作做了一个总结,并讨论了本文的不足之处和下一步的研究方向.

关键词：耦合神经网络事件触发忆阻器二分同步

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耦合神经网络的牵制同步控制研究

耦合神经网络的牵制同步控制研究

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作者：雷佳文广东工业大学

学位级别：硕士

随着人工智能的快速发展以及人们对生物神经网络认识的不断深入,具有复杂随机拓扑结构的人工神经网络和生物神经网络中的同步现象得到了研究者们的重点关注。众所周知,在网络同步的过程中,拓扑结构起着非常重要的作用。当网络无法自同... 详细信息

随着人工智能的快速发展以及人们对生物神经网络认识的不断深入,具有复杂随机拓扑结构的人工神经网络和生物神经网络中的同步现象得到了研究者们的重点关注。众所周知,在网络同步的过程中,拓扑结构起着非常重要的作用。当网络无法自同步或者对同步还有其他要求时,需要对节点施加控制作用,使其能够与给定的参考轨迹同步。在同步控制中,所采用的控制策略包括模糊控制、牵制控制、间歇控制和脉冲控制等。作为一种实用的、能够降低控制成本的同步控制策略,牵制控制得到了研究者们的广泛关注。施加在牵制节点上的控制作用通过耦合影响未牵制节点,最终使网络能够实现同步。考虑上述提到的,本文研究耦合神经网络的牵制同步控制问题,开展了以下研究工作:（1）研究模糊耦合神经网络的Markov牵制同步控制问题。使用T-S模糊模型对耦合神经网络进行建模,提出Markov牵制同步控制策略实现模糊耦合神经网络的全局同步,其中Markov链的每个状态值对应一种特定牵制控制策略,而特定牵制控制策略间的切换由转移概率矩阵决定。基于矩阵Kronecker积得到同步误差系统,并通过分析该系统的稳定性,得到网络全局同步的充分条件。然后,在此基础上,通过线性矩阵不等式方法,得到模糊Markov牵制同步控制器增益的求解表达式。最后,通过数值仿真例子说明所提出的Markov牵制控制策略的有效性。与特定牵制控制策略相比,该牵制控制策略能够降低控制成本,而与随机牵制控制策略相比,该牵制控制策略能够使随机牵制控制下不能同步的网络实现同步。（2）研究具有分布式时滞和随机扰动的耦合神经网络的∞牵制同步控制问题。同时考虑了网络控制系统在数据传输过程中存在数据丢失的可能,采用Bernoulli过程描述数据丢失。基于矩阵Kronecker积得到同步误差系统,并通过分析该系统的稳定性,得到网络全局同步的充分条件。在此基础上进一步分析了同步误差系统的∞性能,得到了网络∞同步的充分条件。然后通过线性矩阵不等式方法,得到牵制同步控制器增益的求解表达式。最后,通过数值仿真例子验证了牵制同步控制器的有效性。（3）研究具有参数不确定的非线性耦合神经网络间歇牵制同步控制问题。结合自适应控制技术,给出了在非周期性间歇自适应牵制同步控制器。利用Lyapunov稳定性分析方法分析了同步误差系统的稳定性,得到了保证网络实现全局指数同步的充分条件。同时,利用分块矩阵和相关不等式方法,针对如何选取牵制节点给出了一种可行方法。将得到的理论结果从无向网络推广到有向网络。最后通过两个数值仿真,分别验证了在无向网络和有向网络中,非周期性间歇自适应牵制同步控制器和牵制节点选取方法的有效性。

关键词：耦合神经网络同步牵制同步控制

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耦合神经网络的混沌同步

耦合神经网络的混沌同步

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作者：程全新东南大学

学位级别：硕士

近年来，随机神经网络的理论和应用研究受到了广泛的关注，噪声干扰下的混沌同步也已成为-个新的研究热点。本文基于随机微分方程的Lyapunov稳定性理论，分别研究了具有离散时滞和连续时滞的随机扰动耦合神经网络的混沌同步问题。\n ... 详细信息

近年来，随机神经网络的理论和应用研究受到了广泛的关注，噪声干扰下的混沌同步也已成为-个新的研究热点。本文基于随机微分方程的Lyapunov稳定性理论，分别研究了具有离散时滞和连续时滞的随机扰动耦合神经网络的混沌同步问题。\n 本文的主要工作如下：\n 一、基于随机微分方程的理论和线性矩阵不等式（LMI）技巧，研究了具有分布时滞和离散时滞的随机扰动递归神经网络的全局同步问题。在均方意义下得到了全局渐近同步的充分性判据。\n 二、利用时滞分割的方法研究递归神经网络的全局同步，所给判据能保证系统在较大时滞时实现同步。数值仿真结果显示了所用方法和所得结果的有效性。

关键词：耦合神经网络混沌同步 Lya-punov泛函随机微分方程线性矩阵不等式随机扰动

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具有随机扰动和不确定性的中立型耦合神经网络有限时间同步

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应用数学和力学 2023年第4期44卷 480-488页

作者：王柯杰陈巧玉童东兵毛琦上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

研究了具有时滞、不确定性和随机扰动的中立型耦合神经网络的有限时间同步问题.在Lyapunov稳定性理论的基础上,结合不等式技术得到了有限时间同步判据.接着构造合适的状态反馈控制器,使主从系统实现了有限时间同步.最后,通过一个数值仿... 详细信息

研究了具有时滞、不确定性和随机扰动的中立型耦合神经网络的有限时间同步问题.在Lyapunov稳定性理论的基础上,结合不等式技术得到了有限时间同步判据.接着构造合适的状态反馈控制器,使主从系统实现了有限时间同步.最后,通过一个数值仿真验证了所提出理论的有效性.

关键词：不确定性随机扰动耦合神经网络中立型有限时间同步

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基于非连续控制协议的切换耦合神经网络有限时间二分同步

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南京理工大学学报 2021年第3期45卷 306-313页

作者：梁军丽胡元发刘小洋严浩远江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

该文考虑了符号图下具有非连续激活函数的切换耦合神经网络有限时间二分同步问题。基于Lyapunov稳定性理论,针对结构平衡图和结构非平衡图,分别设计了相应的非连续控制协议,获得了耦合网络实现有限时间二分同步的判别准则。借助微分包... 详细信息

该文考虑了符号图下具有非连续激活函数的切换耦合神经网络有限时间二分同步问题。基于Lyapunov稳定性理论,针对结构平衡图和结构非平衡图,分别设计了相应的非连续控制协议,获得了耦合网络实现有限时间二分同步的判别准则。借助微分包含与集值李导数理论,保证了耦合非连续神经网络在非连续控制协议下的有限时间同步,获得了收敛时间的上界,提高了同步网络的鲁棒性与抗干扰性能。最后通过2个仿真实例,验证了理论结果的有效性和可行性。

关键词：非连续控制协议耦合神经网络有限时间二分同步符号图微分包含集值李导数

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