多时滞神经网络系统的渐近稳定性与全局指数稳定性

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多时滞神经网络系统的渐近稳定性与全局指数稳定性

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毕业论文范文题目：多时滞神经网络系统的渐近稳定性与全局指数稳定性，论文范文关键词：多时滞神经网络系统的渐近稳定性与全局指数稳定性
多时滞神经网络系统的渐近稳定性与全局指数稳定性毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：由于信息处理的速度有限,时滞成为在神经网络的实现过程中普遍存在的现象,它常常是引起振动与不稳定的重要因素。因此,具有时滞的神经网络稳定性问题的研究引起了国内外学者的浓厚兴趣,并取得了显著成果。在此,我们讨论一类更广的多时变时滞神经网（略..）络系统的平衡点的稳定性问题。本文对这一类具有多时变时滞的神经网络模型,在非线性神经元激励函数只要求满足Lipschitz连续的条件下,利用线性矩阵不等式(LMI)和Lyapunov泛函,给出了这一类模型的平衡点的渐近稳定性与全局指数稳定（本文此处忽略..）性的充分条件。这些条件易于检验,同时改进和推广了前人的结论。最后,数值例子表明,与已有的结果相比,本文结果具有较少的保守性。本文共三章,第一章简单的介绍了一下近年来国内外学者对各类神经网络模型的稳定性的研究及其主要成果。第二章引入了（本文此处忽略..）渐近稳定性的概念,然后通过利用Lyapunov方法,结合Brouwer不动点定理和一个等价的Lyapunov方程,给出了系统能够渐近稳定的条件,并将主要结果化作易于求解的线性矩阵不等式(LMI)形式,同时,利用数值例子将结论与已有的结果（文章此处忽略..）进行比较。第三章引入了全局指数稳定性的概念,在证明过程中通过引入正定对称矩阵K,构造Lyapunov泛函,进一步给出了判断这一类具有多时变时滞的神经网络模型全局指数稳定性的充分条件,最后,给出数值例子与已有的结果相比。

以上为本篇毕业论文范文多时滞神经网络系统的渐近稳定性与全局指数稳定性的介绍部分。

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