由于人工智能和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展需要,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種模擬人類大腦學(xué)習(xí)、信息處理與自適應(yīng)功能的智能化系統(tǒng),它的動力學(xué)性質(zhì)成為了近些年來的一個熱門研究領(lǐng)域.隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在具有確定性模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上加入了隨機變化,跳出了局部最優(yōu)的限制,同時將實際應(yīng)用中的一些不可控的隨機干擾因素考慮進來,從而使整個系統(tǒng)更加貼近實際.隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在優(yōu)化問題、風(fēng)險控制、智能控制、模式識別、復(fù)雜系統(tǒng)分析等領(lǐng)域均得到了廣泛的應(yīng)用,因此對于隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)性質(zhì)的研究在理論和實際上都是很有意義的.在本文中,我們研究了隨機時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局均方指數(shù)同步(MSDNN).使用兩種控制方案(即狀態(tài)反饋控制器和輸出反饋控制器)來穩(wěn)定一類的隨機時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).利用了李雅普諾夫函數(shù)和it?公式的方法,建立了基于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的幾個穩(wěn)定條件.為了驗證結(jié)果,本文在最后給出了一些數(shù)值仿真以證明結(jié)論的有效性.第一章為緒論,概述了隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點、優(yōu)勢以及應(yīng)用的領(lǐng)域及學(xué)科,介紹了課題的研究的背景及意義、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和本文研究的主要內(nèi)容.第二章為預(yù)備知識,首先對與本文相關(guān)的基本概念、兩個假設(shè)以及驅(qū)動系統(tǒng)和響應(yīng)系統(tǒng)的模型進行了描述,然后給出了誤差系統(tǒng)的定義,介紹了全局均方指數(shù)穩(wěn)定和全局均方指數(shù)同步的定義.第三章研究了隨機時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局均方指數(shù)同步問題.設(shè)計了狀態(tài)反饋控制器和輸出反饋控制器這兩類反饋控制器來穩(wěn)定本文中的隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過伊藤公式和選取的李雅普諾夫函數(shù),使文中的驅(qū)動系統(tǒng)和響應(yīng)系統(tǒng)達(dá)到全局均方指數(shù)同步,并給出數(shù)值仿真檢驗結(jié)論的有效性.第四章是總結(jié)與展望,對本文的工作進行了總結(jié),并展望了在此基礎(chǔ)上可以繼續(xù)探究的一些問題.
【學(xué)位授予單位】：湖北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O175;O231

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本文編號：2040388