| 【中文题名】 | 时滞神经网络系统的稳定性分析及控制 |
| 【英文题名】 | The Stability Analysis and Stabilization for Time-Delay Neural Networks |
| 【学科专业】 | 控制理论与控制工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-1-17 |
| 【中关键词】 | 时滞,神经网络系统,稳定性,记忆状态反馈控制,, |
| 【英关键词】 | Time-delay,Neural networks system,Stability,Memory state feedback control, |
| 【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】 | 在过去的几十年内，神经网络系统由于在信号处理问题上，例如：最优化，固定点计算以及其它领域的广泛应用，已经得到了很大的关注。由于神经网络系统中普遍存在时滞现象，这样不仅会降低网络的传输速度而且会导致网络的不稳定和震荡。因此，研究具有时滞神经网络系统的渐近稳定行为具有更加实际的意义。
本文利用Lyapunov稳定性第二方法，结合线性矩阵不等式(LMI)以及矩阵分析等工具，研究了时滞神经网络系统的稳定性以及神经网络系统的状态反馈控制问题。主要内容如下：
引言概述了时滞神经网络系统稳定性及控制问题的研究背景以及研究现状。第一章对本文用到的一些基本概念进行了详细的说明。主要分为五个部分：(1)LMI的概述；(2)LMI工具箱的介绍；(3)S-procedure的概述；(4)相关引理及定理；(5)符号说明。第二章研究了一般的时滞神经网络系统稳定性问题，应用Lyapunov第二方法，给出以线性矩阵不等式表示的系统稳定性判定准则。通过与已有结论比较，结果显示本文所给出的时滞相关稳定性准则具有较小的保守性，并且易于应用。第三章研究了不确定时滞神经网络系统的稳定性问题，给出了时滞相关稳定性准则，结... |
| 【论文题纲】 |
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独创性说明 |
3-4 |
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摘要 |
4-6 |
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Abstract |
6-10 |
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引言 |
10-14 |
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1 基本概念 |
14-25 |
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1.1 LMI概述 |
14-15 |
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1.1.1 LMI定义 |
14-15 |
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1.1.2 LMI标准化问题 |
15 |
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1.2 LMI工具箱介绍 |
15-21 |
|
1.3 S-procedure概述 |
21-23 |
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1.4 相关引理及定理 |
23-24 |
|
1.5 符号说明 |
24-25 |
|
2 时滞神经网络系统的稳定性 |
25-32 |
|
2.1 引言 |
25 |
|
2.2 时滞神经网络系统的稳定性 |
25-28 |
|
2.3 数值仿真示例 |
28-31 |
|
2.4 小结 |
31-32 |
|
3 不确定时滞神经网络系统的稳定性 |
32-38 |
|
3.1 引言 |
32 |
|
3.2 不确定时滞神经网络系统的稳定性 |
32-35 |
|
3.3 数值仿真示例 |
35-37 |
|
3.4 小结 |
37-38 |
|
4 分布时滞神经网络系统的稳定性 |
38-44 |
|
4.1 引言 |
38 |
|
4.2 分布时滞神经网络系统的稳定性 |
38-41 |
|
4.3 数值仿真示例 |
41-43 |
|
4.4 小结 |
43-44 |
|
5 中立型时滞神经网络系统的稳定性 |
44-50 |
|
5.1 引言 |
44 |
|
5.2 中立型时滞神经网络系统的稳定性 |
44-47 |
|
5.3 数值仿真示例 |
47-49 |
|
5.4 小结 |
49-50 |
|
6 时滞神经网络系统的记忆状态反馈控制 |
50-57 |
|
6.1 引言 |
50 |
|
6.2 时滞神经网络系统的记忆状态反馈控制 |
50-53 |
|
6.3 数值仿真示例 |
53-56 |
|
6.4 小结 |
56-57 |
|
结论 |
57-58 |
|
参考文献 |
58-61 |
|
攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
61-62 |
|
致谢 |
62-63 |
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大连理工大学学位论文版权使用授权书 |
63 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388327 |
