發(fā)布時(shí)間：2017-10-22 20:25

  本文關(guān)鍵詞：帶有脈沖和隨機(jī)擾動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計(jì)和不變集研究

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【摘要】：本文利用Lyapunov函數(shù)方法、隨機(jī)分析理論和不等式技巧討論了四類(lèi)帶有變時(shí)滯的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：具有時(shí)變時(shí)滯的脈沖Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CGNNs）模型、具有時(shí)變時(shí)滯的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、具有時(shí)變時(shí)滯和隨機(jī)擾動(dòng)的CGNNs模型和具有時(shí)變時(shí)滯、無(wú)窮分布時(shí)滯的隨機(jī)Bidirectional Associative Memory（BAM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，主要研究了系統(tǒng)的不變集、無(wú)源性以及收斂性.全文分為6章，主要內(nèi)容如下： 第一章緒論部分概述帶有脈沖的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、帶有隨機(jī)擾動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計(jì)和不變集的研究現(xiàn)狀. 第二章給出了一個(gè)新的Lagrange穩(wěn)定性的定義，同時(shí)建立了一個(gè)新的脈沖時(shí)滯微分不等式.通過(guò)構(gòu)造適當(dāng)?shù)腖yapunov函數(shù)研究了具有時(shí)變時(shí)滯的脈沖CGNNs的Lagrange全局指數(shù)穩(wěn)定性.同時(shí)，也給出了系統(tǒng)的指數(shù)收斂的球域估計(jì)式. 第三章分析了一類(lèi)帶有時(shí)變時(shí)滯的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)源性問(wèn)題，通過(guò)選取合適的不等式和構(gòu)造適當(dāng)?shù)腖yapunov-Krasovskii泛函，給出系統(tǒng)無(wú)源性的代數(shù)條件. 第四章給出一個(gè)新穎的時(shí)滯L算子微分不等式，并對(duì)帶有時(shí)變時(shí)滯和隨機(jī)擾動(dòng)的CGNNs的Lagrange全局指數(shù)p穩(wěn)定性進(jìn)行研究.通過(guò)選取適當(dāng)?shù)腖yapunov函數(shù)并結(jié)合隨機(jī)分析技巧，給出一些系統(tǒng)Lagrange全局指數(shù)p穩(wěn)定性的充分條件. 第五章給出一個(gè)新穎的時(shí)滯L算子微分-積分不等式，并研究帶有時(shí)變時(shí)滯和無(wú)窮分布時(shí)滯的隨機(jī)BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局指數(shù)收斂性，，給出了指數(shù)收斂的充分條件. 第六章總結(jié)全文并進(jìn)行展望，主要對(duì)本文的研究工作作一個(gè)全面的總結(jié)，同時(shí)提出一些需進(jìn)一步深入討論的內(nèi)容.
【關(guān)鍵詞】：脈沖擾動(dòng) 隨機(jī)擾動(dòng) Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Lagrange穩(wěn)定性 無(wú)源性 收斂性 不變集
【學(xué)位授予單位】：三峽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：O175;TP183
【目錄】：

• 內(nèi)容摘要4-5
• Abstract5-9
• 引言9-10
• 1 緒論10-14
• 1.1 帶有脈沖的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究概述10-11
• 1.2 帶有隨機(jī)擾動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究概述11
• 1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計(jì)和不變集研究現(xiàn)狀11-13
• 1.4 論文研究工作及內(nèi)容安排13
• 1.5 符號(hào)標(biāo)記13-14
• 2 脈沖 Cohen-Grossberg 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 Lagrange 全局指數(shù)穩(wěn)定性14-31
• 2.1 引言14
• 2.2 問(wèn)題描述及預(yù)備知識(shí)14-16
• 2.3 一個(gè)新的脈沖時(shí)滯微分不等式16-19
• 2.4 脈沖 CGNNs 的 Lagrange 全局指數(shù)穩(wěn)定性和指數(shù)收斂性19-28
• 2.5 數(shù)值實(shí)例28-30
• 2.6 小結(jié)30-31
• 3 一類(lèi)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)源性31-42
• 3.1 引言31
• 3.2 問(wèn)題描述及預(yù)備知識(shí)31-33
• 3.3 一類(lèi)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)源性33-38
• 3.4 數(shù)值實(shí)例38-41
• 3.5 小結(jié)41-42
• 4 隨機(jī) Cohen-Grossberg 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 Lagrange p -收斂性42-55
• 4.1 引言42
• 4.2 問(wèn)題描述及預(yù)備知識(shí)42-45
• 4.3 隨機(jī) CGNNs 的 Lagrange p -收斂性45-51
• 4.4 數(shù)值實(shí)例51-54
• 4.5 小結(jié)54-55
• 5 隨機(jī) BAM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指數(shù)收斂性55-73
• 5.1 引言55
• 5.2 問(wèn)題描述及預(yù)備知識(shí)55-61
• 5.3 隨機(jī) BAM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指數(shù)收斂性61-69
• 5.4 數(shù)值實(shí)例69-72
• 5.5 小結(jié)72-73
• 6 總結(jié)與展望73-75
• 6.1 總結(jié)73
• 6.2 展望73-75
• 參考文獻(xiàn)75-82
• 后記82-83
• 附錄：攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文83

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2 盧業(yè)忠;腦控電腦 驚世駭俗[N];計(jì)算機(jī)世界;2001年

3 葛一鳴 路邊文;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大顯身手[N];中國(guó)紡織報(bào);2003年

4 中國(guó)科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系　邢方亮;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)人類(lèi)大腦[N];計(jì)算機(jī)世界;2003年

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7 健康時(shí)報(bào)特約記者　 張獻(xiàn)懷;干細(xì)胞移植：修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];健康時(shí)報(bào);2006年

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10 鄒麗梅 陳耀群;江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究通過(guò)鑒定[N];中國(guó)船舶報(bào);2006年

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本文編號(hào)：1079966