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兩類帶有不連續(xù)激勵(lì)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的周期解問(wèn)題研究

發(fā)布時(shí)間:2018-07-03 12:36

  本文選題:不連續(xù)激勵(lì)函數(shù) + Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ; 參考:《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文


【摘要】:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其在工程問(wèn)題中的大量應(yīng)用而受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)行為制約著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用,因此,研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)行為有助于推廣相關(guān)應(yīng)用。周期現(xiàn)象作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一類重要的動(dòng)力學(xué)行為而備受關(guān)注,同時(shí),在實(shí)際生活中普遍存在,例如生物活動(dòng)中的心跳和記憶等等。周期震蕩還是描述微分方程的重要因素,目前已被眾多學(xué)者們研究。基于此,本文研究了兩類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)周期解的存在穩(wěn)定性問(wèn)題。針對(duì)一類具有混合時(shí)滯和不連續(xù)激勵(lì)函數(shù)的Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),本文研究了其周期解的存在穩(wěn)定性。目前,已知的大部分相關(guān)研究成果都是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵(lì)函數(shù)滿足Lipschitz連續(xù)下得到的。本文削弱了這一條件,所考慮的激勵(lì)函數(shù)僅需滿足單調(diào)遞增;谖⒎职碚、Leary-Schauder替換定理和Lyapunov泛函理論,得到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)周期解存在和全局指數(shù)穩(wěn)定的充分條件。最后給出的應(yīng)用和數(shù)值算例說(shuō)明了所得結(jié)論的可行性和優(yōu)越性。慣性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一類重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在安全通信、圖像加密等領(lǐng)域中具有廣泛應(yīng)用。在實(shí)際中,慣性項(xiàng)是引起復(fù)雜分支和混沌的關(guān)鍵因素。針對(duì)一類二階慣性時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的周期解,本文研究了其存在性和全局指數(shù)穩(wěn)定性。在通常情況下,慣性項(xiàng)的處理和Lyapunov函數(shù)的選取是比較困難的。為解決這些問(wèn)題,本文利用恰當(dāng)?shù)淖兞刻鎿Q,將二階慣性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化成一類具有較好性質(zhì)的一階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在一定條件下,證明了該轉(zhuǎn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)周期解的存在性和全局指數(shù)穩(wěn)定性,進(jìn)而得到了原慣性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)周期解的存在穩(wěn)定性。最后通過(guò)數(shù)值算例說(shuō)明理論結(jié)果是有效性的。
[Abstract]:Based on the theory of differential inclusion , Leary - Schauder replacement theorem and Lyapunov functional theory , this paper studies the existence and stability of periodic solutions of neural networks .
【學(xué)位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:O175

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本文編號(hào):2093669

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