本文關(guān)鍵詞：一類模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多穩(wěn)定，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在對傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究中,都需要有確切的數(shù)學(xué)模型,然而在實際生活中,往往都存在一些不定因素,難以用精確的數(shù)學(xué)模型來描述.因此,研究兼具處理不確定信息能力和知識存儲能力兩種技術(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是很有意義的.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)越性體現(xiàn)在處理非線性、模糊性等問題上,尤其在智能信息處理方面還有很大的發(fā)展空間.本文主要應(yīng)用了壓縮映射原理以及區(qū)間分割的方法,獲得了一些保證n維模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多個平衡點的簡潔條件,這些條件改進和拓展了現(xiàn)有的一些結(jié)果.此外,相關(guān)數(shù)值算例說明了本文理論結(jié)果的有效性.本文主要由四部分組成.第一章為緒論,主要包括模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展史,課題背景和本文要研究內(nèi)容的簡要介紹及一些基本定義和引理.第二章應(yīng)用壓縮映射原理和平移平衡點兩種方法討論了一類模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一定條件下有3n個孤立的平衡點,其中,有2n個平衡點是局部指數(shù)穩(wěn)定的.兩種方法相比,應(yīng)用后者得到的條件保守性要弱一些,可以更容易被應(yīng)用到實際問題中.第三章研究的是帶有墨西哥帽子型激勵函數(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多穩(wěn)定,得到了在一定條件下系統(tǒng)有2#3N個平衡點,其中,有2#2N個平衡點是局部穩(wěn)定的.最后是結(jié)論與展望部分,一方面對全文的內(nèi)容進行了簡要總結(jié),另一方面給出了一些可以作進一步研究的方向.
【關(guān)鍵詞】：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多穩(wěn)定 局部指數(shù)穩(wěn)定 飽和激勵函數(shù) 墨西哥帽子型激勵函數(shù)
【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】：2016
【分類號】：O175;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 研究背景、目的和意義8-9
• 1.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動力學(xué)研究進展9-10
• 1.3 本文研究內(nèi)容及相關(guān)知識10-12
• 第二章 帶單調(diào)不減型激勵的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多穩(wěn)定12-30
• 2.1 模型介紹12-13
• 2.2 對系統(tǒng)平衡點個數(shù)的討論13-16
• 2.3 平衡點的局部指數(shù)穩(wěn)定性分析16-19
• 2.4 一類模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多穩(wěn)定分析的另一種方法19-25
• 2.5 數(shù)值算例25-29
• 2.6 本章小結(jié)29-30
• 第三章 帶墨西哥帽子型激勵的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多穩(wěn)定30-52
• 3.1 模型介紹30-31
• 3.2 在墨西哥帽子型激勵函數(shù)下系統(tǒng)的多穩(wěn)定性分析31-49
• 3.3 數(shù)值算例49-51
• 3.4 本章小結(jié)51-52
• 總結(jié)與展望52-53
• 致謝53-54
• 參考文獻54-59
• 附錄 研究生期間論文發(fā)表情況59

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本文編號：295941