在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路中,僅模擬神經(jīng)元中的一個突觸就需要數(shù)十個晶體管、電阻和電容等。面對無比復(fù)雜的人類大腦,在功耗和體積的制約下傳統(tǒng)電子元器件無能為力。憶阻器作為一種新型信息存儲和處理器件,具有納米級尺寸、快速開關(guān)及功耗低等特點,其信息存儲和處理特性極其類似于人腦突觸。因此,基于憶阻器的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸成為人工智能、信息處理、非線性網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的研究焦點。在應(yīng)用憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,我們總期望它具有非常好的全局穩(wěn)定和同步特性,而憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在噪聲和信息傳輸延遲作用下卻展示出復(fù)雜的非線性動力學現(xiàn)象。所以對憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動力學行為進行理論研究并獲得深入的認識,是當前應(yīng)該進行的重要工作。本文主要研究時滯憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動力學行為,包括魯棒穩(wěn)定性、耗散性和無源性、牽制脈沖同步、輸入狀態(tài)穩(wěn)定性和指數(shù)同步問題。研究內(nèi)容與主要結(jié)果如下:1.研究了帶有時變時滯的憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒穩(wěn)定性問題。首先,根據(jù)憶阻器特性和神經(jīng)元結(jié)構(gòu)設(shè)計了一類基于憶阻器的耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路,并提出了其模糊模型。其次,基于T-S模糊理論和Lyapunov-Krasovskii泛函方法,以線性矩陣不等式的形式提出了魯棒穩(wěn)定性的判別準則。最... 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：115 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要貢獻與創(chuàng)新
    1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排
    1.5 符號與注釋
第二章 帶有時變時滯的憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒穩(wěn)定性分析
    2.1 引言
    2.2 模型描述與預(yù)備知識
        2.2.1 模型描述
        2.2.2 預(yù)備知識
    2.3 魯棒穩(wěn)定性分析
    2.4 數(shù)值仿真
    2.5 本章小結(jié)
第三章 含泄漏和加性時變時滯憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耗散和無源性分析
    3.1 引言
    3.2 模型描述與預(yù)備知識
        3.2.1 模型描述
        3.2.2 預(yù)備知識
    3.3 耗散性和無源性分析
        3.3.1 耗散性分析
        3.3.2 無源性分析
    3.4 數(shù)值仿真
    3.5 本章小結(jié)
第四章 帶有時變時滯隨機憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)牽制脈沖同步分析
    4.1 引言
    4.2 模型描述與預(yù)備知識
        4.2.1 模型描述
        4.2.2 預(yù)備知識
    4.3 牽制脈沖同步
    4.4 數(shù)值仿真
    4.5 本章小結(jié)
第五章 離散憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入狀態(tài)穩(wěn)定與指數(shù)同步分析
    5.1 引言
    5.2 輸入狀態(tài)穩(wěn)定分析
        5.2.1 模型描述
        5.2.2 預(yù)備知識
        5.2.3 主要內(nèi)容
    5.3 指數(shù)同步分析
        5.3.1 模型描述
        5.3.2 預(yù)備知識
        5.3.3 主要內(nèi)容
    5.4 數(shù)值仿真
        5.4.1 輸入狀態(tài)穩(wěn)定數(shù)值仿真
        5.4.2 指數(shù)同步數(shù)值仿真
    5.5 本章小結(jié)
第六章 全文總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻
攻讀博士學位期間取得的成果



本文編號：2907891