實時問題求解的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、仿真及硬件實現(xiàn).pdf

1、在科學(xué)研究和現(xiàn)實應(yīng)用中，很多問題都可以歸結(jié)為要求實時求解的數(shù)學(xué)問題。例如，矩陣求逆和線性方程組求解，反饋控制系統(tǒng)的極點配置，機器手臂逆運動學(xué)問題等。現(xiàn)實中的系統(tǒng)往往是隨時間而動態(tài)變化的，為了盡可能準確地描述系統(tǒng)，建立時變系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型并尋求解決這些實時數(shù)學(xué)問題的方法相當重要。 在實時數(shù)學(xué)問題求解的眾多方法中，基于動力學(xué)系統(tǒng)模型的方法是一種重要的解決方法。隨著研究的不斷深入，目前已經(jīng)提出了很多基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動力學(xué)求解方法。由于

2、具有并行分布式處理和易于電路實現(xiàn)等方面的優(yōu)點，神經(jīng)動力學(xué)方法如今被認為是一種求解實時問題的理想途徑。 本文將介紹幾類經(jīng)常遇到的實時數(shù)學(xué)問題，如時變矩陣求逆問題，時變線性方程組求解等，并由此設(shè)計和推導(dǎo)相對應(yīng)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解模型，然后對所得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行收斂性的理論分析。論文將著重研究基于MATLAB／Simulink的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和仿真驗證。 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實現(xiàn)包括軟件實現(xiàn)和硬件實現(xiàn)。由于FPGA(Fiel