神經網絡是模擬大腦的行為機制,進行信息處理的數學模型,它是由許多神經元通過突觸連接而成,具有自適應、自組織和自學習的能力。近年來,神經網絡廣泛地應用于聯想記憶、信號處理、組合優(yōu)化、模式識別和保密通信。需要指出的是,神經網絡的這些實際應用與自身的動力學性質是密切相關的。例如用神經網絡處理優(yōu)化問題時,要求神經網絡具有唯一的且全局穩(wěn)定的平衡點,以防止神經網絡進入能量函數的局部極小值點。因而神經網絡的動力學分析逐漸成為學術界的研究熱點。在神經網絡的理論研究中,時變時滯、不確定性、隨機噪聲和擴散現象顯著影響神經網絡的性質。近三十年來,許多學者致力于研究在這些因素下,如何保證神經網絡的全局穩(wěn)定性,相關的結果層出不窮。然而,針對時滯遞歸神經網絡,如何利用線性矩陣不等式獲得保守性更低的指數穩(wěn)定性判據仍需深入研究。當無界時滯和擴散現象同時出現在神經網絡中,如何分析其穩(wěn)定性與同步是一個難題。此外,對隨機時滯反應擴散神經網絡,如何設計脈沖控制器實現指數同步。針對這些問題,在前人工作的基礎上,我們嘗試開展相關的研究。以下是本文的主要內容。研究時滯遞歸神經網絡的全局指數穩(wěn)定性。我們首先給出一個穩(wěn)定性分析的引理,... 

【文章來源】：華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：124 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

例2.1中初值為[1.6,2,1.2,1.5]

例3.1中1u(x,t)的狀態(tài)軌跡

例3.1中2u(x,t)的狀態(tài)軌跡


本文編號：3000052