時滯靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的全局動力行為研究.pdf

1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前國內(nèi)外學(xué)者廣為關(guān)注的一個相當(dāng)活躍的研究領(lǐng)域，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種重要類型它在智能控制、模式識別、圖像處理非線性優(yōu)化計算、傳感技術(shù)等眾多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。由于受人為因素以及神經(jīng)元放大器有限轉(zhuǎn)化速度和技術(shù)水平等客觀因素的影響，運行中的網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)時滯現(xiàn)象是不可避免的。時滯現(xiàn)象不但會降低網(wǎng)絡(luò)的傳輸速度而且常常會引起網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)定性，所以，研究具有時滯的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的動力行為尤為重要。 根據(jù)系統(tǒng)基本變量選取的

2、不同，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型可分為靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和局域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。目前關(guān)于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究大多集中于局域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，而靜態(tài)模型的研究相對較少。然而，許多重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卻歸結(jié)于靜態(tài)模型。因此，研究靜態(tài)模型具有重要的理論意義和實用價值。對此，本文討論了靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，研究了其全局動力行為。 文章結(jié)構(gòu)如下：本文分為五章，第一章是概論，首先介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的背景知識，然后介紹遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識和研究進展及本文問題。 第二章利用

3、拓撲度理論和線性矩陣不等式的技巧研究了一類變時滯靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全局指數(shù)穩(wěn)定性，并給出實例說明本文給出的穩(wěn)定性判據(jù)的實用性。 第三章利用Lyapunov泛函研究了有限區(qū)間上S-分布時滯靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的全局指數(shù)魯棒穩(wěn)定性。 第四章介紹Matlab在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中的應(yīng)用，建立了一種新MRI型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則，這種規(guī)則能夠保證，只要樣本模式是可分的，通過此方法能得到使樣本可分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)矩陣。利用Matlab驗證了第二章判據(jù)