一類模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的多穩(wěn)定
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【摘要】:在對傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡的研究中,都需要有確切的數(shù)學模型,然而在實際生活中,往往都存在一些不定因素,難以用精確的數(shù)學模型來描述.因此,研究兼具處理不確定信息能力和知識存儲能力兩種技術的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡是很有意義的.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)越性體現(xiàn)在處理非線性、模糊性等問題上,尤其在智能信息處理方面還有很大的發(fā)展空間.本文主要應用了壓縮映射原理以及區(qū)間分割的方法,獲得了一些保證n維模糊神經(jīng)網(wǎng)絡有多個平衡點的簡潔條件,這些條件改進和拓展了現(xiàn)有的一些結果.此外,相關數(shù)值算例說明了本文理論結果的有效性.本文主要由四部分組成.第一章為緒論,主要包括模糊神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展史,課題背景和本文要研究內(nèi)容的簡要介紹及一些基本定義和引理.第二章應用壓縮映射原理和平移平衡點兩種方法討論了一類模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在一定條件下有3n個孤立的平衡點,其中,有2n個平衡點是局部指數(shù)穩(wěn)定的.兩種方法相比,應用后者得到的條件保守性要弱一些,可以更容易被應用到實際問題中.第三章研究的是帶有墨西哥帽子型激勵函數(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的多穩(wěn)定,得到了在一定條件下系統(tǒng)有2#3N個平衡點,其中,有2#2N個平衡點是局部穩(wěn)定的.最后是結論與展望部分,一方面對全文的內(nèi)容進行了簡要總結,另一方面給出了一些可以作進一步研究的方向.
【關鍵詞】:模糊神經(jīng)網(wǎng)絡 多穩(wěn)定 局部指數(shù)穩(wěn)定 飽和激勵函數(shù) 墨西哥帽子型激勵函數(shù)
【學位授予單位】:湖北師范大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:O175;TP183
【目錄】:
- 摘要4-5
- Abstract5-8
- 第一章 緒論8-12
- 1.1 研究背景、目的和意義8-9
- 1.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的動力學研究進展9-10
- 1.3 本文研究內(nèi)容及相關知識10-12
- 第二章 帶單調(diào)不減型激勵的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的多穩(wěn)定12-30
- 2.1 模型介紹12-13
- 2.2 對系統(tǒng)平衡點個數(shù)的討論13-16
- 2.3 平衡點的局部指數(shù)穩(wěn)定性分析16-19
- 2.4 一類模糊神經(jīng)網(wǎng)絡多穩(wěn)定分析的另一種方法19-25
- 2.5 數(shù)值算例25-29
- 2.6 本章小結29-30
- 第三章 帶墨西哥帽子型激勵的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的多穩(wěn)定30-52
- 3.1 模型介紹30-31
- 3.2 在墨西哥帽子型激勵函數(shù)下系統(tǒng)的多穩(wěn)定性分析31-49
- 3.3 數(shù)值算例49-51
- 3.4 本章小結51-52
- 總結與展望52-53
- 致謝53-54
- 參考文獻54-59
- 附錄 研究生期間論文發(fā)表情況59
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