由于人工智能和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展需要,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種模擬人類大腦學(xué)習(xí)、信息處理與自適應(yīng)功能的智能化系統(tǒng),它的動(dòng)力學(xué)性質(zhì)成為了近些年來的一個(gè)熱門研究領(lǐng)域.隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在具有確定性模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上加入了隨機(jī)變化,跳出了局部最優(yōu)的限制,同時(shí)將實(shí)際應(yīng)用中的一些不可控的隨機(jī)干擾因素考慮進(jìn)來,從而使整個(gè)系統(tǒng)更加貼近實(shí)際.隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在優(yōu)化問題、風(fēng)險(xiǎn)控制、智能控制、模式識(shí)別、復(fù)雜系統(tǒng)分析等領(lǐng)域均得到了廣泛的應(yīng)用,因此對(duì)于隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)性質(zhì)的研究在理論和實(shí)際上都是很有意義的.在本文中,我們研究了隨機(jī)時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局均方指數(shù)同步(MSDNN).使用兩種控制方案(即狀態(tài)反饋控制器和輸出反饋控制器)來穩(wěn)定一類的隨機(jī)時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).利用了李雅普諾夫函數(shù)和it?公式的方法,建立了基于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的幾個(gè)穩(wěn)定條件.為了驗(yàn)證結(jié)果,本文在最后給出了一些數(shù)值仿真以證明結(jié)論的有效性.第一章為緒論,概述了隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)、優(yōu)勢(shì)以及應(yīng)用的領(lǐng)域及學(xué)科,介紹了課題的研究的背景及意義、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和本文研究的主要內(nèi)容.第二章為預(yù)備知識(shí),首先對(duì)與本文相關(guān)的基本概念、兩個(gè)假設(shè)以及驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)和響應(yīng)系統(tǒng)的模型進(jìn)行了描述,然后給出了誤差系統(tǒng)的定義,介紹了全局均方指數(shù)穩(wěn)定和全局均方指數(shù)同步的定義.第三章研究了隨機(jī)時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局均方指數(shù)同步問題.設(shè)計(jì)了狀態(tài)反饋控制器和輸出反饋控制器這兩類反饋控制器來穩(wěn)定本文中的隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過伊藤公式和選取的李雅普諾夫函數(shù),使文中的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)和響應(yīng)系統(tǒng)達(dá)到全局均方指數(shù)同步,并給出數(shù)值仿真檢驗(yàn)結(jié)論的有效性.第四章是總結(jié)與展望,對(duì)本文的工作進(jìn)行了總結(jié),并展望了在此基礎(chǔ)上可以繼續(xù)探究的一些問題.
【學(xué)位授予單位】：湖北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：O175;O231

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本文編號(hào)：2040388