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《重庆大学》 2009年
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两类时滞神经网络的稳定性研究

张娟  
【摘要】: 由于在最优化、信号处理、图像处理、代数方程求解、模式识别和联想记忆等方面的广泛应用,人工神经网络得到了蓬勃发展。神经网络的信息处理能力取决于其动力学行为。因此,神经网络的动力学性质(例如:稳定性)就成为神经网络领域的一个重要研究课题。 本论文旨在研究时滞神经网络的稳定性。首先,论文详细介绍了神经网络稳定性的基础知识、历史及研究现状。在此基础上,论文取得了如下研究成果: 1研究了一类具有分布式时滞和脉冲的神经网络。首先,在一定条件下,证明了这类系统存在唯一的平衡点。然后,综合运用Lyapunov泛函方法以及不等式技巧,通过引入一系列参数,给出了系统在唯一平衡点处的全局指数稳定的充分条件。值得指出的是:该条件与时滞无关,并且延拓了已有文献的结果。 2研究了一类变时滞的离散型Hopfield神经网络。论文利用不动点理论和Lyapunov方法,建立了这类神经网络全局指数稳定的一个充分条件,并通过举例和仿真实验证实了这个条件的正确性。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP183

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
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