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几类具比例时滞神经网络的渐近稳定性和无源性

发布时间:2020-05-29 19:18
【摘要】:神经网络作为一类重要的数学模型,在许多实际问题中有着重要的应用.如信息处理、模式识别、智能控制、非线性优化、评估预测等.同时这些应用要求网络满足某种动力学行为.动力学行为的分析是高质量神经网络的实际设计中必不可少的步骤.从而,研究神经网络的动力学行为是十分必要的.此外,由于信息处理的有限交换速度和神经元固有的通信时间,在实际系统的信号传递过程中不免会存在时滞、其存在可能导致系统的振荡、混沌和不稳定.比例时滞是一种无界时滞,其特点在于网络的工作时间可以依照它所容许的最大时滞来掌握.因此,研究具比例时滞神经网络的动力学行为具有重要的理论价值和现实意义.本文主要讨论了一类具比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性和两类具比例时滞耦合反应扩散神经网络的无源性.第一章按神经网络、时滞神经网络、具比例时滞神经网络、细胞神经网络以及耦合反应扩散神经网络的顺序对其发展历程和研究现状作了详细介绍.第二章讨论了一类具比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性问题.利用同胚映射理论以及构造合适的Lyapunov泛函,得到了平衡点存在唯一且全局渐近稳定的充分条件.第三章介绍了一类具脉冲和比例时滞的耦合反应扩散神经网络的无源性问题.通过建立适当的Lyapunov泛函,结合不等式技巧和Kronecker内积性质.得到了保证该网络实现严格输入无源性和严格输出无源性的充分条件.第四章研究了一类具有自适应耦合权重和比例时滞的耦合反应扩散神经网络的无源性问题.为了实现所研究系统的无源性,设计了自适应策略来调整节点间耦合权重,然后通过构造合适的Lyapunov泛函,结合不等式分析技巧和Kronecker内积的性质.得到了系统实现无源性的充分条件.本文所得结果是全新的,并且每一章都给出了相应的数值算例及其仿真结果,进一步验证了所得理论成果的正确性与可行性.
【图文】:

过程图,误差变量,过程,时误


由定理3.3可知.系统(3.38)在上述给定参数下足严格输入无源的.逡逑相仿地.能找到下面的矩阵和常数1邋=邋0.5283:逡逑/邋0.1155逦—0.0017—0.0812、逦/邋0.4982逦—0.1029邋—0.3285、逡逑P邋=邋I-,?逦-0.0017逦0.2921逦—0.0891逦.邋Q邋二邋h邋■>、逦-0.1029逦0.7638逦-0.2978逡逑v-0.0812逦-0.0891逦0.1571邋y逦y-0.3285逦-0.2978逦0.4612邋j逡逑满足(3.42)-(3.44).根据定理3.4.可知系统(3.38)在上述给定参数F是严格输出无源的.逡逑通过借助Matlab.能得到没有脉冲影响时误差矢量.输入和输出矢量的变化过程.见3和4.此外.还得到了脉冲存在时误差矢量.输入和输出矢量的变化过程.见图.1邋6和7.面的图像中可知没有脉冲影响时系统(3.38)是严格输入尤源和严格输出无源的.并且脉在时系统(3.38)在特定的条件下是严格输入无源和严格输出无源的.逡逑i-.i

过程图,输出变量,过程,无源性


5本章小结逡逑耦合神经N络作为复杂网络的特例.可能表现出比单一神经网络更为M杂和不可预行为.问时由于电子在非均匀电磁场中运动时会产生漂移扩散现象.因此.研究CRDNNs重耍的理论价值和实际意义.由于脉冲现象普遍存在.在本节中所研宄的系统考虑了脉响.阼线性变换5,_(.r.邋〖)=邋_,,(x.e#)起着重要的作用.它可以将所考虑的系统变换为?类具时滞时变系数和脉冲的CRDNNs.然后利用建立Lyapimcw泛函以及不等式技巧.得到了U.Q嚶龀搴捅壤敝偷模谩遥模危危笫迪盅细袷淙胛拊葱院脱细袷涑鑫拊葱缘男碌某浞中裕唬斡谥暗难芯抗ぷ鳎饫锏氖敝褪潜壤敝停俏藿缡北涞模送猓谒芯康腻せ詈灰笫怯薪绾涂晌⒌模窘诘难绣撤椒ǘ杂诰哂斜壤敝蜕窬温绲奈藓停筒叫缘难芯坑幸欢ǖ牟慰技壑担义,

本文编号:2687367

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