S-分布时滞随机广义神经网络的动力行为研究

发布时间：2017-09-13 04:39

  本文关键词：S-分布时滞随机广义神经网络的动力行为研究

  更多相关文章： S分布时滞 随机分析 Lyapunov泛函 均方指数稳定 全局渐近吸引

【摘要】：人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)是一种模拟人类大脑神经网络结构实现某种智能行为的非线性、自适应信息处理系统。在信息领域、自动化领域、医学领域、经济领域等都有广泛的应用。本文研究了含有S-分布时滞随机广义神经网络的动力行为。主要内容如下：首先,简介了人工神经网络的背景知识,国内外研究现状及本文所需的基础知识。随后,在前人研究的基础上,运用Lyapunov泛函方法,随机分析,LaSalle不变原理研究了随机广义细胞神经网络模型的均方指数稳定性问题,通过利用仿真实验证实了所得结论的正确性。进而,通过构造Lyapunov-Kravsovskii泛函,研究了含有leakage项的S-分布时滞BAM神经网络模型的全局吸引性问题。最后,利用Lyapunov-Kravsovskii泛函与随机分析技巧,研究了BAM神经网络模型在随机因素影响下的全局吸引性问题,推广了相关文献的结果。
【关键词】：S分布时滞 随机分析 Lyapunov泛函 均方指数稳定 全局渐近吸引
【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
• Abstract6-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 神经网络背景与发展8-10
• 1.2 相关知识简介10-12
• 1.2.1 S-分布时滞10
• 1.2.2 Wei ner过程和Ito定理10-11
• 1.2.3 Lyapunov方法11-12
• 1.3 本文主要研究内容及数学背景12-14
• 2 S-分布时滞随机广义细胞神经网络的均方指数稳定性14-24
• 2.1 引言14
• 2.2 预备知识14-16
• 2.3 主要结果16-21
• 2.4 仿真实验21-22
• 2.5 本章小结22-24
• 3 含有leakage项的S-分布时滞BAM神经网络的全局渐近吸引性分析24-30
• 3.1 引言24
• 3.2 预备知识24-25
• 3.3 主要结果25-28
• 3.4 本章小结28-30
• 4 含有leakage项的S-分布时滞随机BAM神经网络的全局渐近吸引性30-38
• 4.1 引言30
• 4.2 预备知识30-31
• 4.3 主要结果31-35
• 4.4 例子35-36
• 4.5 本章小结36-38
• 总结与展望38-40
• 参考文献40-44
• 致谢44-46
• 个人简历46
• 发表的学术论文46

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本文编号：841576