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《燕山大学》 2006年
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扰动作用下递归神经网络稳定性研究

高海宾  
【摘要】: 目前,递归神经网络稳定性理论是神经网络领域研究的热点之一。扰动在神经网络实现过程中是不可避免的,扰动的引入使得递归神经网络具有更加复杂的动力学特性,同时也对递归神经网络的应用产生一定的影响,情况严重时甚至会使网络失稳,不能满足实际应用的要求,因此研究扰动作用下递归神经网络的稳定性具有一定的理论和实际意义。本课题针对参数扰动和时滞作用下递归神经网络的稳定性进行研究,以获得有效的稳定性判据,为递归神经网络的实际应用提供理论基础,推动递归神经网络稳定性理论发展。 首先,采用Lyapunov泛函法和常数变易法研究Hopfield神经网络中给出的电阻、电容、电流之间的关系以及Sigmoid函数对网络稳定性的影响规律,得出仅由物理模型参数构成的稳定性判据,从而弄清物理模型参数约束关系对Hopfield神经网络稳定性所起的作用,在此基础上,构建了递归神经网络的扰动模型,并通过讨论扰动模型解的存在性问题,给出递归神经网络扰动模型解的存在性定理。 进而,考虑时滞作为一种扰动,针对其对递归神经网络稳定性的影响,利用LaSalle不变原理和Lyapunov泛函法,分别就与时滞相关和与时滞无关两种情况下时滞递归神经网络的稳定性进行了研究,得出了两个稳定性判别的充分条件。这两个条件含有多个可调整的参数,为时滞递归神经网络的实现提供更易实现的准则。针对递归神经网络扰动模型中参数扰动对网络稳定性的影响,研究了参数扰动作用下递归神经网络扰动模型的鲁棒稳定性问题,利用Lyapunov泛函法得到参数扰动下具有固定平衡点的递归神经网络鲁棒稳定性条件。并在不借助Lyapunov泛函法的情况下,利用矩阵量度理论研究参数扰动下具有摄动平衡点的递归神经网络鲁棒稳定性问题,给出递归神经网络扰动模型的鲁棒稳定性判据,为递归神经网络鲁棒稳定性的研究提供了一种新方法。 最后,考虑到物理实现的递归神经网络中一般同时具有参数扰动和时变时滞,本文应用Lyapunov泛函法和线性矩阵不等式理论,研究了网络在存在参数扰动和时变时滞情况下的全局鲁棒稳定性问题,给出了递归神经网络扰动模型的鲁棒稳定性判据,这些判据均是以线性矩阵不等式形式表示的,因而在实际中便于验证及计算。另外,考虑参数扰动造成平衡点的摄动,对参数扰动和时滞作用下平衡点的偏移进行了估计,以保证递归神经网络平衡点满足设计要求。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP183

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【参考文献】
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1 钟守铭,黄廷祝,黄元清;具有无穷时滞的细胞神经网络的稳定性分析[J];电子学报;2001年05期
2 罗毅平,邓飞其,赵碧蓉;具反映扩散无穷连续分布时滞神经网络的全局渐近稳定性[J];电子学报;2005年02期
3 卢文联,陈天平;时滞神经网络殆周期解的全局稳定性[J];中国科学(A辑:数学);2005年07期
4 季策,张化光;多时滞Hopfield神经网络的鲁棒稳定性及吸引域的估计[J];控制理论与应用;2005年04期
5 廖晓昕,昌莉,沈轶;离散Hopfield神经网络的稳定性研究[J];自动化学报;1999年06期
6 张强,马润年;时滞细胞神经网络的时滞相关指数稳定性[J];数学物理学报;2004年06期
7 沈轶,江明辉,姚宏善;细胞神经网络的指数稳定性[J];数学物理学报;2005年02期
8 江明辉;沈轶;廖晓昕;;多时滞随机神经网络的稳定性[J];应用数学;2006年01期
9 陈右铭,张兆扬;时延细胞神经网络的全局稳定性(英文)[J];仪器仪表学报;2004年S3期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王浩;修春波;;Hopfield神经网络离散化后的稳定性[J];才智;2010年20期
2 王晓梅,钟守铭,郭科;具有时滞的细胞神经网络的全局渐近稳定性分析[J];成都理工大学学报(自然科学版);2004年04期
3 杨志春;裴冀南;牛健人;;脉冲神经网络的稳定性及其脉冲控制[J];电子科技大学学报;2007年S1期
4 马润年,张强,许进;离散Hopfield神经网络的稳定性研究[J];电子学报;2002年07期
5 沈轶,张玉民,廖晓昕;随机细胞神经网络的指数稳定性[J];电子学报;2002年11期
6 罗毅平;夏文华;刘国荣;邓飞其;;具反应扩散项变时滞细胞神经网络模型指数稳定性的新结果[J];电子学报;2008年04期
7 张迎迎;周立群;;一类具多比例延时的细胞神经网络的指数稳定性[J];电子学报;2012年06期
8 张军英,许进,保铮;一类离散Hopfield网络的吸引特性研究[J];电子与信息学报;2001年09期
9 缪春芳;;一类随机BAM细胞神经网络的指数稳定性[J];大学数学;2009年02期
10 朱献文;;基于遗传算法和Hopfield神经网络的字符识别方法[J];电子设计工程;2011年18期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 韩伟;考永贵;王光源;;时滞反应扩散神经网络概周期解全局指数稳定性[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第一分册)[C];2009年
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1 王芬;递归神经网络的动力学行为分析[D];武汉科技大学;2011年
2 彭国强;随机神经网络的稳定性[D];湖南大学;2009年
3 郑鹏升;Hopfield神经网络动力学分析与应用[D];天津大学;2010年
4 王林山;可微动力系统渐近性研究及其在神经网络中的应用[D];四川大学;2002年
5 李雪梅;细胞神经网络的稳定性[D];湖南大学;2002年
6 马润年;图论与神经网络的若干问题研究[D];西安电子科技大学;2002年
7 蒋海军;非自治时滞神经网络的动力学行为研究[D];新疆大学;2004年
8 周冬明;细胞神经网络的非线性动力学机制及应用研究[D];复旦大学;2004年
9 胡穗华;细胞神经网络的长时期动力学性质分析[D];湖南大学;2006年
10 夏天;研究性学习支持系统[D];华东师范大学;2007年
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1 孙小淇;三类递归神经网络的稳定性分析[D];中国海洋大学;2011年
2 徐增辉;三类不确定时滞神经网络的稳定性分析[D];燕山大学;2010年
3 张铁成;基于LMI方法的多智能体复杂动态网络的一致性[D];三峡大学;2011年
4 朱惠延;一类时滞二元人工神经网络模型的动力学性质[D];湖南大学;2002年
5 徐军;Hopfield型神经网络稳定性[D];电子科技大学;2004年
6 李芳;一类非线性模型的动力学特性分析[D];西安理工大学;2004年
7 王晓梅;神经网络理论及其具有时滞的神经网络的稳定性分析[D];电子科技大学;2005年
8 张渝;差分方程及离散神经网络的动力学性质分析[D];重庆大学;2006年
9 刘宗树;It(?)型随机微分方程的指数稳定性及其应用[D];四川大学;2006年
10 王卫卫;延时神经网络的稳定性和混沌同步[D];东南大学;2006年
【二级参考文献】
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1 卢宏涛,何振亚;带时延的细胞神经网络的无条件稳定性[J];电子学报;1997年01期
2 钟守铭;具有时滞的细胞神经网络的稳定性[J];电子学报;1997年02期
3 廖晓昕,傅予力,高健,赵新泉;具有反应扩散的Hopfield神经网络的稳定性[J];电子学报;2000年01期
4 廖晓昕,肖冬梅;具有变时滞的Hopfield型神经网络的全局指数稳定性[J];电子学报;2000年04期
5 鲁丽,张继业,杨翊仁;一类时滞Hopfield神经网络系统的全局指数稳定[J];电子学报;2002年10期
6 曹进德;具时延的细胞神经网络的全局渐近稳定性分析[J];电子科学学刊;2000年02期
7 廖晓峰,吴中福,虞厥邦;时延细胞神经网络的渐近稳定性条件[J];电子与信息学报;2001年01期
8 廖晓昕;;Hopfield型神经网络的稳定性[J];中国科学(A辑 数学 物理学 天文学 技术科学);1993年10期
9 廖晓昕;细胞神经网络的数学理论(Ⅰ)[J];中国科学(A辑 数学 物理学 天文学 技术科学);1994年09期
10 廖晓昕;细胞神经网络的数学理论(Ⅱ)[J];中国科学(A辑 数学 物理学 天文学 技术科学);1994年10期
【相似文献】
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1 蒋洪睿,莫玮,李丽;递归神经网络自适应均衡抗突发干扰研究[J];电讯技术;2000年01期
2 张奇志,贾永乐,周雅莉;噪声有源控制的递归神经网络方法[J];控制与决策;2001年03期
3 李峰,李树荣;基于动态递归神经网络的动态矩阵控制[J];石油大学学报(自然科学版);2001年03期
4 唐普英,李绍荣,黄顺吉;一种新的复值递归神经网络训练方法及其应用[J];信号处理;2001年06期
5 文敦伟,蔡自兴;递归神经网络的模糊随机学习算法[J];高技术通讯;2002年01期
6 郭丽,刘国卿,周凯峰,戴虽愚;一种基于改进型递归神经网络的数据校核方法[J];昆明理工大学学报(理工版);2002年04期
7 王大志,金辉,唐任远;基于改进算法递归神经网络的研究[J];沈阳工业学院学报;2003年02期
8 段慧达,郑德玲,刘聪;基于对角递归神经网络的建模及应用[J];北京科技大学学报;2004年01期
9 吴志敏,李书臣;基于动态递归神经网络的自适应PID控制[J];控制工程;2004年03期
10 李鸿儒,王建辉,顾树生;准对角递归神经网络及其算法的研究[J];系统仿真学报;2004年07期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 房毅宪;王宝文;王永茂;;基于偏差递归神经网络的股价预测(英文)[A];计算机技术与应用进展——全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议论文集(上册)[C];2006年
2 刘勇;沈毅;胡恒章;;递归神经网络自适应滤波器[A];1998年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1998年
3 赵英凯;蔡宁;;基于对角递归神经网络的肟化投酮量在线预估[A];1998年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1998年
4 李树荣;李峰;;基于动态递归神经网络的非线性系统重构[A];1998年中国控制会议论文集[C];1998年
5 史志伟;韩敏;;应用递归神经网络建立非线性结构系统模型[A];第二十三届中国控制会议论文集(下册)[C];2004年
6 丛爽;戴谊;;递归神经网络逼近性能的研究[A];'2006系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2006年
7 吕进;郭晨;刘雨;;基于不完全递归神经网络的二阶导数多步预测模糊控制及应用[A];2007年中国智能自动化会议论文集[C];2007年
8 蒲兴成;;时变时滞不确定递归神经网络渐近稳定的一个充分条件[A];2008’“先进集成技术”院士论坛暨第二届仪表、自动化与先进集成技术大会论文集[C];2008年
9 仉宝玉;吴志敏;;基于对角递归神经网络的智能PID控制[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
10 沈艳;谢美萍;;基于递归神经网络的船舶运动极短期建模预报[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
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1 赵永昌;一类时滞静态递归神经网络的动力学行为研究[D];中国海洋大学;2010年
2 高海宾;扰动作用下递归神经网络稳定性研究[D];燕山大学;2006年
3 徐东坡;递归神经网络梯度学习算法的收敛性[D];大连理工大学;2009年
4 于佳丽;递归神经网络的连续吸引子与模糊控制[D];电子科技大学;2009年
5 王芬;递归神经网络的动力学行为分析[D];武汉科技大学;2011年
6 季策;时滞递归神经网络的动态特性研究[D];东北大学;2005年
7 徐军;递归神经网络稳定性分析[D];浙江大学;2007年
8 张锐;几类递归神经网络的稳定性及其应用研究[D];东北大学;2010年
9 张益军;时滞递归神经网络稳定性分析及网络化同步控制[D];东华大学;2008年
10 朱进;递归神经网络的稳定性和无源性分析[D];东北大学;2010年
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1 葛洋;多时滞递归神经网络的指数稳定性研究[D];曲阜师范大学;2010年
2 张欣;递归神经网络的研究及在非线性动态系统辨识中的应用[D];太原理工大学;2005年
3 曾智;递归神经网络的动力学行为研究[D];重庆大学;2006年
4 张玲玲;一类递归神经网络模型的稳定性研究[D];湖南大学;2007年
5 刘博瑞;两类时滞递归神经网络的全局稳定性分析[D];中国海洋大学;2010年
6 孙小淇;三类递归神经网络的稳定性分析[D];中国海洋大学;2011年
7 鞠宪龙;二阶对角递归神经网络的算法研究及应用[D];哈尔滨工程大学;2011年
8 张薇;两类时滞静态递归神经网络的指数稳定性分析[D];中国海洋大学;2012年
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10 刘纪茹;具比例时滞递归神经网络的全局稳定性与周期性[D];天津师范大学;2015年
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