基于两种方法研究S-分布时滞随机神经网络的动力学行为

发布时间：2017-05-09 07:16

  本文关键词：基于两种方法研究S-分布时滞随机神经网络的动力学行为，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：人工神经网络是一种模拟大脑的非线性信息处理系统.由于其广泛应用而受到国内外学者的广泛关注,并取得丰硕成果.目前大多采用Lyapunov方法研究神经网络模型的稳定性,其优点是直接,有效,不足之处技巧性高；不动点理论方法研究人工神经网络的动力学行为,所得代数判据易于验证,不足之处推导复杂繁琐.本文在前人的基础上,分别采用两种方法分析了S-分布时滞随机神经网络的动力学行为.主要内容如下：采用Laypunov泛函方法结合随机分析技巧,讨论了一类具有S-分布时滞的随机高阶Hopfield神经网络模型的均方指数稳定性,并用实例说明了理论的正确性.其次,采用不动点理论方法探究了一类具有S-分布时滞随机神经网络的适定性和均方指数吸引性.进而,通过运用不动点理论方法讨论了一类中立型S-分布时滞随机神经网络的适定性和均方指数吸引性.得到了易于验证的相关判据.最后,给出了总结与展望.
【关键词】：Hopfield神经网络 S-分布时滞 随机 Laypunov泛函方法 均方指数稳定性 不动点理论 均方指数吸引性 中立型
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O175
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1. 概述9-14
• 1.1 人工神经网络简介9-10
• 1.2 神经网络动力学行为的研究方法10-12
• 1.2.1 Lyapunov函数方法10-12
• 1.2.2 不动点理论方法12
• 1.3 本文主要研究内容及背景12-14
• 2. Lyapunov泛函方法研究高阶的S-分布时滞随机Hopfield神经网络的稳定性14-23
• 2.1 背景14
• 2.2 预备知识14-17
• 2.3 主要结果17-21
• 2.4 应用举例21-22
• 2.5 本章小结22-23
• 3. 不动点理论方法研究S-分布时滞随机神经网络的适定性与吸引性23-31
• 3.1 背景23
• 3.2 预备知识23-25
• 3.3 主要结果25-30
• 3.4 实例30
• 3.5 本章小结30-31
• 4. 不动点理论方法研究中立型S-分布时滞随机神经网络的适定性与吸引性31-37
• 4.1 背景31
• 4.2 预备知识31-32
• 4.3 主要结果32-36
• 4.4 本章小结36-37
• 总结与展望37-39
• 参考文献39-43
• 致谢43-45
• 个人简历45
• 攻读硕士学位期间完成的文章45

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本文编号：352071