切換Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡模型的動力學分析.pdf

1、近年來，由于神經(jīng)網(wǎng)絡在模式識別、智能計算、聯(lián)想記憶、語音識別、數(shù)據(jù)挖掘等工程領域的廣泛應用和切換系統(tǒng)在控制工程中的重要應用，切換神經(jīng)網(wǎng)絡模型的動力學問題引起了學術界的廣泛關注。
　　在研究切換神經(jīng)網(wǎng)絡的控制問題時，一般假設控制器和子系統(tǒng)切換是完全匹配的，即二者在切換律下同步運行，我們把它稱為同步切換系統(tǒng)。然而，在實際工程的一些復雜大系統(tǒng)中，識別運行的子系統(tǒng)和確定匹配的控制器需要耗費一定的時間，那么控制器切換可能會滯后相應子系統(tǒng)切換

2、，從而出現(xiàn)異步切換的現(xiàn)象。因此，研究同步和異步切換問題是十分必要和重要的。
　　本文利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法，平均駐留時間(ADT)方法以及線性矩陣不等式(LMI)方法結(jié)合隨機分析方法和推廣的詹森不等式技巧等方法，研究了切換Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡模型的動力學行為。本文主要研究內(nèi)容如下:
　　針對具有切換的時滯Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡模型，放棄大多數(shù)文獻要求系統(tǒng)具有唯一平

3、衡點的假設，利用時滯依賴的條件和線性矩陣不等式方法，獲得了在平均駐留時間切換下系統(tǒng)的一致最終有界性、吸引子的存在性、全局指數(shù)穩(wěn)定性與時滯依賴的判別條件。另外，通過一個數(shù)值例子驗證了得出結(jié)果的有效性。
　　研究了具有無界分布時滯及不確定性的切換隨機Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡模型，在范數(shù)有界的參數(shù)不確定性和白噪聲干擾的情形下，利用隨機分析方法，伊藤微分公式，線性矩陣不等式和平均駐留時間方法，得到了切換隨機Cohen-Gro

4、ssberg神經(jīng)網(wǎng)絡的隨機一致最終有界、隨機吸引子的存在性、均方指數(shù)穩(wěn)定性成立的一系列充分條件。最后，運用Matlab進行了實例說明和數(shù)值模擬。
　　分析了異步切換和變化時滯的隨機Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡模型的漸進行為，利用推廣的二重時滯依賴的積分不等式，得到了新的時滯依賴的條件。通過分析匹配時間段和不匹配時間段，通過采用線性矩陣不等式和平均駐留時間方法以及伊藤微分公式保證了異步切換隨機Cohen-Grossberg