本文關(guān)鍵詞：時標上網(wǎng)絡(luò)模型的同步與穩(wěn)定性分析

  更多相關(guān)文章： 時標 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Lyapunov泛函 同步 指數(shù)型穩(wěn)定性

【摘要】：時標上的微積分理論可以揭示具有連續(xù)和離散相間系統(tǒng)的動力學性質(zhì).應(yīng)用該理論研究網(wǎng)絡(luò)模型,不僅可以探索網(wǎng)絡(luò)在時標上新的理論結(jié)果,還可以避免分別對連續(xù)與離散系統(tǒng)的重復論證.本文第1章簡要介紹了課題研究的背景與意義,時標上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)狀和本文的主要內(nèi)容和方法.第2章分析了時標上一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的指數(shù)型收斂性和指數(shù)型穩(wěn)定性.應(yīng)用時標上的微積分理論和Lyapunov泛函方法,我們得出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型全局指數(shù)型收斂性和局部指數(shù)型收斂性的充分條件.并舉例說明了所得結(jié)論的正確性.第3章研究了時標上分別具有離散時滯和分布時滯的驅(qū)動-響應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的同步.基于時標上的微積分理論,Lyapunov泛函方法和不等式技巧,我們得到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)同步的充分條件,該條件與距離函數(shù)的上界有關(guān)而與網(wǎng)絡(luò)模型的時滯類型無關(guān).最后我們用數(shù)值模擬來驗證所得理論結(jié)果的有效性.
【關(guān)鍵詞】：時標 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Lyapunov泛函 同步 指數(shù)型穩(wěn)定性
【學位授予單位】：集美大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O175
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第1章 緒論7-11
• 1.1 課題的研究背景及意義7-8
• 1.2 時標上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述8-9
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容和方法9-11
• 第2章 時標上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指數(shù)型穩(wěn)定性與收斂性11-27
• 2.1 引言11
• 2.2 預備知識11-15
• 2.3 全局指數(shù)型穩(wěn)定性及收斂性15-21
• 2.4 局部指數(shù)型穩(wěn)定性與收斂性21-23
• 2.5 例子23-26
• 2.6 小結(jié)26-27
• 第3章 時標上具有時滯的驅(qū)動-響應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步27-45
• 3.1 引言27-28
• 3.2 預備知識28-29
• 3.3 網(wǎng)絡(luò)模型描述29-30
• 3.4 主要結(jié)果30-39
• 3.5 數(shù)值模擬39-44
• 3.6 小結(jié)44-45
• 致謝45-46
• 參考文獻46-54
• 在學期間科研成果情況54

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