两类生物网络的动力学行为研究

发布时间：2017-10-11 14:01

  本文关键词：两类生物网络的动力学行为研究

  更多相关文章： Cohen-Grossberg神经网络 Young不等式 基因调控网络 线性矩阵不等式

【摘要】：随着生物信息学的发展,生物网络理论及应用方面的研究已经成为当前生物数学、信息科学和自动化控制领域的前沿课题.其中,人工神经网络和基因网络的动力学分析一直是研究的热点和难点.人工神经网络已经在混沌保密通信、网络优化与控制、人工智能、军事信息学和模式识别等研究领域有着重要的理论和应用价值.为了在计算机应用方面更简便,本文研究了时滞高阶离散的Cohen-Grossberg神经网络周期解的存在唯一性和全局指数稳定性.此外,基因调控网络是当前生物信息学研究的重要内容,主要是从基因之间相互作用的角度揭示复杂的生命现象.在文章中,我们针对具有脉冲影响的变时滞基因调控网络有限时间稳定性问题进行了分析.本文的主要组织内容如下：第一章,回顾了两类生物网络的发展历史,介绍了高阶神经网络和基因调控网络的生物学基础,系统总结了目前两类生物网络的研究现状及其研究意义.第二章,研究离散的时滞高阶Cohen-Grossberg神经网络模型的周期解存在性、唯一性及全局指数稳定性问题.在研究Cohen-Grossberg神经网络时,不要求信号传递函数满足有界性的条件下,通过运用Young不等式,获得了模型的周期解存在的充分性条件.利用Lyapunov稳定性定理证明了解的唯一性及全局指数稳定性.第三章,讨论具有脉冲的变时滞基因调控网络的有限时间稳定.首先,建立了具有脉冲的变时滞基因调控网络.其次,基于Lyapunov函数方法和线性矩阵不等式分析技巧,得到了基因调控网络的有限时间稳定的充分性条件.第四章,我们对全文内容进行了总结,并对未来的研究工作做出展望.
【关键词】：Cohen-Grossberg神经网络 Young不等式 基因调控网络 线性矩阵不等式
【学位授予单位】：山东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O175
【目录】：

• 中文摘要4-6
• ABSTRACT6-8
• 符号和注记8-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 神经网络的研究背景以及研究意义9-10
• 1.2 基因网络的研究背景以及研究意义10-12
• 1.3 本文的主要工作12-14
• 第二章 时滞高阶离散的Cohen-Grossberg神经网络周期解的稳定性14-28
• 2.1 引言14-15
• 2.2 周期解的存在性15-21
• 2.3 周期解的指数稳定性21-24
• 2.4 实例24-26
• 2.5 本章小结26-28
• 第三章 具有脉冲的变时滞基因调控网络的有限时间稳定28-41
• 3.1 引言28-30
• 3.2 有限时间稳定性分析30-37
• 3.3 实例37-40
• 3.4 本章小结40-41
• 第四章 总结与展望41-43
• 参考文献43-50
• 攻读学位期间撰写(发表)的学术论文50-51
• 攻读硕士学位期间参加的科研项目和学术会议51-53
• 致谢53

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1 高蕾;高鲁彬;郭进利;;生物网络研究进展述评[A];第五届全国复杂网络学术会议论文（摘要）汇集[C];2009年

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3 刘曾荣;;动力学与控制在生物系统中应用的几个例子[A];中国力学学会学术大会'2009论文摘要集[C];2009年

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本文编号：1012904