时滞神经网络相关论文
忆阻器是一种表征电荷和磁通量之间的关系的基本电路元件,当输入电流或电压发生变化时其电阻值就会相应改变,即具有电阻记忆的特点......
本文主要讨论了几类时滞神经网络的稳定性分析与控制问题。相关的判据最终以易于验证的线性矩阵不等式形式给出,同时通过更为直接......
作为一类复杂非线性信息处理系统,神经网络具有抗失真、抗噪声、自学习、自适应等功能特征,并在凸优化计算、语音识别、联想记忆、......
时标理论是统一研究连续和离散两种情况的理论，它开辟了数学研究的新领域。这一理论不仅可以把微分方程和差分方程的性质统一起来进......
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在这个信息网络高速发展的时代,神经网络作为现代人工智能技术领域不可或缺的部分已经被广泛地研究,并成功应用于各种科学和工程领......
时滞现象普遍存在于日常生活和各类实际的控制系统中,时滞的存在通常会引起系统性能变差或系统不稳定,而一个系统正常运行的首要前......
本文以分数阶微积分理论为工具,分别研究了Conformable分数阶微分方程耦合系统的分数阶指数稳定性和Riemann-Liouville（简称R-L）分数......
由于神经网络在信号传输、联想记忆、模式识别、图像处理、保密通讯、优化计算等诸多领域的应用前景，各种神经网络模型已经被国内外......
在保密通信中,加密算法是信息安全的核心,将混沌理论应用于保密通信和信息加密中已成为国际非线性科学和信息科学两个领域交叉融合......
20世纪40年代以来,随着人工智能的迅速发展,人工神经网络得到了广泛的研究与应用。近些年,随着纳米级忆阻器实物的不断涌现以及对......
学位
时滞神经网络是神经网络研究中的一个重要部分,具有丰富的动力学行为,在图像处理、人工智能、保密通信等方面有着重要应用.对于时......
本文利用Jacobsthal不等式、Lyapunov稳定性定理、脉冲微分方程等技巧,讨论了时滞BAM神经网络,时滞Hopfield神经网络,时滞竞争神经......
本文首先介绍了神经网络的发展进程、课题的背景和研究意义及国内外研究现状,更主要地讨论了时变时滞细胞神经网络的全局渐近稳定......
本文研究了两类神经网络及其离散模型的动力学特性,讨论了这些模型的全局渐近稳定性,概周期解的存在性及指数稳定性,离散模型概周......
时滞神经网络被广泛应用于信号处理、动态图像处理、人工智能和全局优化等领域。由于时滞神经网络的动态特性包含稳定、不稳定、振......
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稳定性和可控性是非线性系统的两个重要性能,稳定性是系统能够正常运行的首要条件,可控性揭示了系统的内部结构关系,是设计控制规......
神经网络是对人类大脑神经元网络进行抽象而建立起来的一种大规模的非线性动力系统,本质上是一种并行计算器.将切换控制的思想引入......
脉冲时滞神经网络是时滞大系统的一个重要组成部分,它不仅反映了过去状态对当前状态的影响,而且反映了脉冲在系统中的重要作用,具......
对稳定性的研究是实值神经网络与复值神经网络的热点之一。近年来,大量研究人员开始研究复值神经网络,主要目标是探索其新的功能和......
近年来,时滞神经网络已经广泛应用到模式识别,信号处理,联想记忆,全局优化等领域。众所周知,神经网络的设计必须很大程度的依赖于......
近年来,神经网络广泛应用于信号与图像处理、模式识别、人工智能和组合优化等领域,引起了人们对其动力学性质的普遍关注。神经元在......
近年来,变分不等式问题因其在金融学、自动控制等领域的广泛应用而备受关注。在该问题上,现有的算法大多局限于单调的情形,而鲜有......
神经网络作为一种高度非线性的动力系统,在优化计算、控制工程、信号与图像处理等领域得到了广泛的应用。在神经网络的工程实践中,......
神经网络(Neural networks)是一种由众多简单处理单元广泛连接而组成的人工网络系统。近些年来,由于神经网络可以同时处理大量不同......
在控制理论中,系统过去的状态会对目前的状态造成一定程度的影响,换句话说,系统的变化,不仅与当前的状态相关,同时也与过去的状态......
随着计算机、通信和控制技术的不断发展,网络化控制系统如今已在生产、生活中得到了广泛应用。由于网络带宽有限,导致网络中存在一......
本文主要对具有时滞的神经网络模型和双向联想记忆神经网络模型的平衡点的存在性、唯一性和全局鲁棒指数稳定性，以及对时滞中立型随......
在神经网络的应用领域中,时滞现象是不可避免的,主要由信息在神经元之间传递的速度限制和电路系统的开关特性所形成的。研究表明时......
非线性系统的动力学分析是控制理论研究的重要课题之一，动力学分析包含了极为丰富的内涵，并在不断地得到深化与充实。在数学描述工具......
时滞细胞神经网络是一大规模非线性动力系统，被广泛应用于模式识别、信号处理、自动控制、人工智能、联想记忆等领域.而作为动力系......
近年来,神经网络的研究和应用得到了迅速发展.因其在联想记忆,优化控制等领域的广泛应用,受到了广大专家学者的关注.在现实中,由于......
随着现代社会的发展,神经网络广泛的运用在工程,航空,经济,金融等方面.大多数情况下,时滞神经网络比神经网络能更好的解决问题.学......
神经网络是一门高度综合的交叉学科,它能够模拟人的某些智能行为。近年来,神经网络已经成为科学研究的“热点”之一。稳定是系统能......
首先，简述了复杂网络，时滞系统，分岔和多智能体系统的基本概念、研究背景和研究意义以及本论文的主要内容和创新性工作。 其次，考虑......
该文主要研究两类重要非线性模型的动力学行为:Liénard类型方程和时滞神经网络(DNNs)系统.在简要地介绍这个领域研究的历史背景和......
神经网络在实际应用中，由于引入信号传输延迟，所以在研究网络稳定性过程中，就需要在原有的数学模型中加入延迟。从而更准确地刻画了实......
近二十年来,人工神经网络的理论和应用研究引起科学工作者的很大兴趣,并成为非线性科学领域的研究热点之一,究其原因,这主要因为人......
本论文主要是从现有文献出发，从数学的角度来分析如下三类推广神经网络模型：时滞三元神经网络模型的平衡点的存在性与全局指数稳定性......
时滞神经网络作为时滞动力系统的一个重要组成部分，具有十分丰富的动力学行为。鉴于它在优化、信号处理、图像处理以及模式识别等问......
近十年来,人工神经网络理论及其应用研究有了引人注目的发展,人工神经网络是受人脑功能的启发而发展起来的非生物信息处理系统。大......
近年来,由于时滞神经网络在联想记忆,图像处理,优化计算等方面的应用,关于神经网络模型稳定性研究得到了广大数学工作者的极大关注......
学位
近年来,时滞神经网络的动力学问题引起了学术界的广泛关注,尤其是时滞神经网络的平衡点的各种稳定性(包括渐近稳定性、鲁棒稳定性......
本文主要讨论几类变时滞细胞神经网络微分方程模型的全局渐近稳定和指数稳定性.这些模型的应用非常广泛,如信号处理、模式识别、静......
本文利用Lyapunov函数和不等式方法讨论了两类带有时滞的神经网络模型：具有时滞的忆阻Bidirectional Associative Memory（BAM）神经网......
本文讨论了两类时滞神经网络模型的稳定性.第二章讨论了一类含连续分布时滞的随机Hopfield神经网络模型的几乎必然指数稳定性和p阶......
本论文主要讨论了具变时滞中立型神经网络模型：(1)x(t)=-Cx(t)+Af(x(t))+Bg(x(t-τ(t)))+Dx(t-τ(t))+b,(2)x(t)=-Cx(t)+Af(x(t))+B......
神经网络作为一种对动力系统和反应系统的动态行为的基本工具,已经越来越多的受到各个领域的关注.本文通过对几类神经网络模型的研......
时标动力学方程统一了连续和离散特性，受到了学者们的广泛关注.时标上动力学方程的研究揭示了动力学方程在离散和连续条件下所表现......
