BAM神经网络和离散型复值神经网络的全局稳定性研究

发布时间：2023-04-15 00:41

　　本文通过对双向联想记忆(BAM)神经网络和复值神经网络的研究现状,研究方法等进行分析讨论后,研究了具有遗漏项中立型时滞BAM神经网络和离散型时滞复值神经网络平衡点的全局稳定性,通过利用同胚映射定理,构造Lyapunov泛函和一些新奇的不等式技巧,建立了具有遗漏项中立型时滞BAM神经网络系统平衡点存在唯一性的充分条件和系统平衡点全局指数稳定性的充分条件,并且该神经网络平衡点存在性的基于LMI的充分条件与平衡点全局指数稳定性的基于LMI的充分条件一致.另一方面,对复值神经网络的讨论中,利用新的复值矩阵不等式代替了已有文献中的矩阵不等式,利用同胚映射定理,线性矩阵不等式技巧,构造李雅普诺夫序列,建立了离散型时滞复值神经网络平衡点存在唯一性的充分条件和全局渐近稳定性的充分条件,并且该神经网络平衡点存在唯一性的基于LMI的充分条件与平衡点全局渐近稳定性的基于LMI的充分条件也是一致的.与现有文献相比,在我们的文章中BAM神经网络平衡点存在唯一性和全局指数稳定性依赖于时滞.因此,与现有文章相比,我们的平衡点的全局稳定性的结果保守性更弱,我们的结果更新颖,是对先前已知结果的补充,而且从四个数值模拟的...

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 BAM神经网络的研究进展
    1.2 复值神经网络的研究进展
    1.3 预备知识
    1.4 本文的创新点及主要工作
第2章 具有遗漏项中立型时滞BAM神经网络全局指数稳定性分析
    2.1 引言
    2.2 系统平衡点的存在唯一性
    2.3 系统平衡点的全局指数稳定性
第3章 离散型复值神经网络全局渐近稳定性分析
    3.1 引言
    3.2 系统平衡点的存在唯一性
    3.3 系统平衡点的全局渐近稳定性
第4章 数值模拟及结果分析
    4.1 具有遗漏项中立型时滞BAM神经网络数值模拟及结果分析
    4.2 离散型复值神经网络数值模拟及结果分析
结论
参考文献
附录 A(攻读学位期间所发表的学术论文目录)
致谢



本文编号：3790882