【摘要】：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用到圖像處理、模式識(shí)別、保密通信、優(yōu)化組合等工程領(lǐng)域中,得到了控制界、數(shù)學(xué)界等領(lǐng)域眾多學(xué)者的高度關(guān)注,并取得了豐富的研究成果。本文基于增廣型Lyapunov泛函和積分不等式方法,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性能分析和同步控制問(wèn)題進(jìn)行了研究。具體研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面:(1)討論了時(shí)變時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)滯相關(guān)穩(wěn)定性。有效利用系統(tǒng)的時(shí)滯信息、時(shí)滯狀態(tài)信息和激勵(lì)函數(shù)信息,構(gòu)造了一個(gè)合適的增廣型Lyapunov泛函。綜合最近提出的一些積分不等式對(duì)Lyapunov泛函的導(dǎo)數(shù)進(jìn)行界定,特別是在應(yīng)用自由矩陣不等式對(duì)積分項(xiàng)界定時(shí)無(wú)需引入逆凸組合技術(shù),避免了逆凸組合帶來(lái)的保守性。獲得相應(yīng)的時(shí)滯相關(guān)魯棒穩(wěn)定性條件。數(shù)值算例表明了所提方法的優(yōu)越性。(2)研究了一類時(shí)變時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)滯相關(guān)魯棒耗散性。構(gòu)造一個(gè)含有三重積分項(xiàng)的增廣型Lyapunov泛函,在泛函的增廣向量中考慮了被已有文獻(xiàn)所忽略的有效信息。采用自由矩陣不等式和Wirtinger’s不等式結(jié)合逆凸組合方法,充分考慮d(t)和h-d(t)之間的關(guān)系,在推導(dǎo)的過(guò)程中,引入了兩個(gè)零等式,建立了基于線性矩陣不等式(LMI)的時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)滯相關(guān)耗散條件,并將所得條件應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)源問(wèn)題的研究,得到了時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)滯相關(guān)魯棒無(wú)源條件。數(shù)值算例驗(yàn)證了方法的有效性。(3)討論了具有執(zhí)行器飽和的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部同步問(wèn)題�？紤]到已有的自由矩陣不等式不能應(yīng)用到采樣系統(tǒng)的局限性,提出兩個(gè)改進(jìn)的自由矩陣不等式�；诟倪M(jìn)的自由矩陣不等式,提出了一種時(shí)間依賴不連續(xù)型的增廣Lyapunov泛函,它能有效利用實(shí)際采樣模型的變量信息。應(yīng)用采樣控制的方法,得到同步誤差系統(tǒng)的局部穩(wěn)定判定準(zhǔn)則。基于這個(gè)準(zhǔn)則,給出了保證主系統(tǒng)和從系統(tǒng)局部漸近同步的采樣控制器設(shè)計(jì)方法。(4)研究了具有離散和分布時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指數(shù)同步問(wèn)題。分別基于時(shí)間依賴連續(xù)型Lyapunov泛函和不連續(xù)型Lyapunov泛函,建立了保證主系統(tǒng)和從系統(tǒng)指數(shù)同步的判定準(zhǔn)則,并給出了采樣控制器的設(shè)計(jì)方法。仿真結(jié)果表明:與連續(xù)型Lyapunov泛函相比,基于自由矩陣的不連續(xù)型Lyapunov泛函所得的指數(shù)同步條件具有更低的保守性。最后,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性、耗散性及同步控制方面的研究進(jìn)行了總結(jié),并對(duì)其應(yīng)用中存在的問(wèn)題和今后的研究方向進(jìn)行了展望。
【學(xué)位授予單位】：湖南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP13;TP183

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 ;Learning algorithm and application of quantum BP neural networks based on universal quantum gates[J];Journal of Systems Engineering and Electronics;2008年01期

2 ;Dissipative-based adaptive neural control for nonlinear systems[J];Journal of Control Theory and Applications;2004年02期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 周小兵;時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)研究[D];電子科技大學(xué);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 張靖堯;時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局穩(wěn)定性與耗散性分析[D];江南大學(xué);2008年

，

本文編號(hào)：2567667