[matlab] 连续时间时滞递归神经网络的稳定性pdf下载

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发表于 2017-12-6 21:41:42 | 显示全部楼层 |阅读模式

介绍
《连续时间时滞递归神经网络的稳定性》在激励函数满足全局Lipschitz连续的条件下,基于线性矩阵不等式技术,研究了具有时滞的连续时间递归神经网络的稳定性问题。《连续时间时滞递归神经网络的稳定性》的主要结果都是基于线性矩阵不等式技术得到的,不要求激励函数的严格单调性、可微性和有界性等限制,对连接权矩阵没有对称性和奇异性等要求。
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作者介绍王占山,1971年生,汉族,辽宁省抚顺市人。1994年7月毕业于包头钢铁学院机电系工业电气自动化专业。1994年7月至1998年9月在抚顺钢厂锻压分厂从事电气设备维护工作。1998年9月至2001年7月在抚顺石油学院(今辽宁石油化工大学)师从李平教授攻读控制理论与控制工程专业硕士学位。在这期间,发表论文4篇,其中1篇被EI收录。2002年9月考入东北大学控制理论与控制工程专业,师从张化光教授攻读博士学位,2006年9月获得博士学位。2002年10月晋升为讲师,目前为东北大学信息科学与工程学院副教授。
目前研究领域是递归神经网络的动态特性、非线性控制、控制系统的故障诊断与容错控制等。在国内外杂志发表论文40余篇,其中14篇被EI收录,12篇被SC1收录。出版英文译著1部,参编英文专著1部,参加了多项国家、省市及国内企事业委托科研课题。

目录
第1章绪论
1.1神经网络简介
1.2递归神经网络动力学模型分类
1.3常用的递归神经网络模型
1.4时滞的类型及其对递归神经网络动态特性的影响
1.5神经元激励函数的类型
1.6神经元的激励和抑制对网络动态特性的影响
1.7递归神经网络动态特性研究方法及研究内容
1.8稳定性结果表示形式及比较
1.9递归神经网络动态特性研究概述
1.9.1Hopfield型神经网络
1.9.2细胞神经网络
1.9.3Cohen—Grossber9神经网络
1.10预备知识
1.10.1符号说明
1.10.2相关定义和假设
1.10.3相关引理
1.11本书的主要工作
第2章一类多时变时滞神经网络全局指数稳定性及收敛率估计
2.1引言
2.2问题描述
2.3时滞依赖全局指数稳定性结果
2.4仿真例子
2.5小结
第3章一类多时滞神经网络的全局稳定性
3.1引言
3.2一类多时变时滞神经网络的全局指数稳定性
3.2.1全局指数稳定结果
3.2.2仿真例子
3.3一类多时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性一
3.3.1全局渐近稳定结果
3.3.2仿真例子
3.4一类广义多时变时滞神经网络的全局指数稳定性
3.4.1全局指数稳定结果
3.4.2仿真例子
3.5小结
第4章一类多时滞区间神经网络的全局鲁棒指数稳定性
4.1引言
4.2问题描述
4.3全局鲁棒指数稳定结果
4.4仿真例子
4.5小结
第5章时滞区间Cohen-Grossberg神经网络的全局鲁棒稳定性
5.1引言
5.2问题描述
5.3全局鲁棒指数稳定结果
5.4仿真例子
5.5小结
第6章一类多时滞递归神经网络的全局鲁棒指数稳定性
6.1引言
6.2问题描述
6.3全局鲁棒指数稳定性
6.4区间递归神经网络的全局鲁棒指数稳定性
6.5双向联想记忆神经网络的全局鲁棒指数稳定性
6.6仿真例子
6.7小结
第7章一类中立型时滞递归神经网络的全局渐近稳定性
7.1引言
7.2问题描述
7.3全局渐近稳定结果
7.4仿真例子
7.5小结
第8章问题与展望
附录神经元的抵制作用对网络动态行为的影响
参考文献
致谢

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