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含有脉冲项的神经网络稳定性的研究

周付杰  
【摘要】:由于神经网络在信号处理、图像处理和人工智能等问题中有着重要的应用,所以有很多专家和学者都致力于神经网络的理论研究,并得到一系列好的结论。本文主要针对脉冲神经网络的全局渐近稳定性和全局指数稳定稳定性进行了一系列的研究,并取得良好的结果。具体来说,本文主要内容如下: 第一章是绪论,主要介绍了神经网络的提出和意义,本文所要研究的神经网络模型,动力学系统中的稳定性理论和本文所做的主要工作。 第二章利用Lyapunov稳定性理论,M矩阵的方法和线性矩阵不等式的技巧,研究了一类具有时滞的脉冲Cohen-Grossberg神经网络模型,通过构造新的M矩阵,提出了神经网络全局指数稳定性的判据。数值仿真部分借助Matlab工具箱用实例说明本文所得判据的有效性。 第三章利用Lyapunov稳定性理论,研究了一类带有泄漏项的时滞脉冲细胞神经网络模型,通过构造了新的Lyapunov-krasovkii泛函,巧妙的运用线性矩阵不等式等技巧,提出含有泄漏项的时滞脉冲细胞神经网络全局渐近稳定性的判据。最后借助Matlab工具箱用数值仿真说明本文判据的有效性。


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