| 【中文题名】 | 动态神经网络的定性分析 |
| 【英文题名】 | Qualitative Analysis of Dynamic Neural Networks |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2004-9-16 |
| 【中关键词】 | 动态神经网络,全局稳定,指数稳定,时变时滞,无限时滞, |
| 【英关键词】 | dynamic neural networks,global stability,exponential stability,variable delays,unbounded delays, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算> |
| 【论文摘要】 | 自20世纪40年代信息科学的开创时期诞生到现在，人工神经网络的研究已经走过了近半个世纪的曲折历程，吸引了许多领域的科学家的重视和研究，成为现代脑神经科学、数理科学以及信息科学等综合研究领域的共同的科学前沿之一。
动态神经网络具有复杂力学系统的特性，这决定了它被实际应用的前提是具有较好的一些定性性质，如：稳定性、收敛性等。在神经网络的硬件实现过程中，时滞不可避免。在很多情况下，时滞是各不相同，实际是无界的。从数学的观点来看，时间滞后为常数的系统与时变时间滞后和无限时间滞后系统是不相同的。由于时滞的存在，会导致神经网络系统产生振荡，严重的甚至导致神经网络系统不稳定。因此，研究带有时变时间滞后及无限时间滞后的神经网络就成了现实需要。
由于电子在不均匀的电磁场中运动，扩散现象不可避免。要构造出实际可行的网络系统，就不得不考虑扩散反应的影响。从生物神经系统的研究来看，人脑时刻都处在周期震荡或混沌状态。对具有反应扩散及周期运动的神经网络的定性性质的分析具有广泛的理论和应用价值。
在人工神经网络系统中，神经元激活函数决定系统的能力。就最近的一些研究结果来看，多是针对神经元激活函数为有界和... |
| 【论文题纲】 |
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第1章 绪论 |
7-14 |
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1.1 引言 |
7-8 |
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1.2 神经网络的发展历史 |
8-10 |
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1.3 动态神经网络的定性分析 |
10-13 |
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1.4 本论文的主要内容 |
13-14 |
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第2章 一类动态时变时滞神经网络的全局指数稳定性 |
14-23 |
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2.1 前言 |
14 |
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2.2 时变时滞神经网络系统模型描述 |
14-15 |
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2.3 平衡点的存在性与唯一性 |
15-18 |
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2.4 平衡点的指数稳定性 |
18-21 |
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2.5 分析比较与算例 |
21-23 |
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第3章 具有时变时滞和无限时滞神经网络系统的稳定性 |
23-42 |
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3.1 引言 |
23-24 |
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3.2 符号记法和模型 |
24-26 |
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3.3 平衡点的存在性与唯一性 |
26-31 |
|
3.4 平衡点的全局稳定性 |
31-40 |
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3.5 结论与比较 |
40-42 |
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第4章 一类具有时变时滞的反应扩散神经网络的稳定性 |
42-50 |
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4.1 引言 |
42 |
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4.2 基本模型及假设 |
42-44 |
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4.3 扩散系统的全局稳定性 |
44-48 |
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4.4 结论与比较 |
48-50 |
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第5章 神经网络系统的周期运动的稳定性 |
50-57 |
|
5.1 引言 |
50 |
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5.2 时变时滞的周期运动网络系统模型及假设 |
50-51 |
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5.3 周期解的指数稳定性 |
51-54 |
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5.4 结论与比较 |
54-57 |
|
结论 |
57-58 |
|
致谢 |
58-59 |
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参考文献 |
59-65 |
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攻读硕士学位期间发表的论文 |
65 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.387071 |
