时滞神经网络体系的牢固性及状况估计研究

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时滞神经网络体系的牢固性及状况估计研究

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毕业论文范文题目：时滞神经网络体系的牢固性及状况估计研究，论文范文关键词：时滞神经网络体系的牢固性及状况估计研究
时滞神经网络体系的牢固性及状况估计研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：近年来,神经网络体系(NNs)被广泛的利用到信号处理、模式辨认、静态图像处理、联想记忆过程、最优化问题等各个方面。在实际利用范畴中,因为时滞广泛存在于神经网络体系中,这样不仅会降落网络的传输速度甚至会导致网络的不牢固或震动。因此,对时滞神经网络体系进行牢固性分析跟把持机能研究存在重要的实际意思跟利用价值,近多少十（略..）年来已经引起人们极大的关注。本文针对神经网络体系研究了体系的牢固性问题,给出了更加宽松的牢固前提。第一章介绍了一类神经网络体系的发展概况,以及目前研究时滞神经网络体系牢固性的重要方法。第二章研究了时滞为常数的神经网络体系的牢固性,构造了一个新的Lyapunov泛函,该泛函充分考虑神经网络状况向量与非线性函数穿（本文此处忽略..）插项之间的关联,结合自由权矩阵方法获得了体系时滞相干牢固的前提。在此基本上,利用时滞划分法并结合改进的积分不等式方法,对此类体系进行了进一步的研究,所得的时滞相干牢固性前提更加宽松。第三章研究了区间时滞不断定神经网络体系的牢固性,构造了基于时滞高低界信息的Lyapunov泛函,在估计Lyapunov泛函导数的（略..）上界时考虑了时变时滞跟它的高低界之间的关联,获得了有较小保守性的区间时滞神经网络体系的牢固性准则。并将相应的论断推广到存在不断定参数的时滞神经网络体系中,得到了保守性较小的鲁棒牢固性断定准则。第四章针对神经网络状况向量中含有两个持续时滞的体系,研究其时滞相干牢固性问题。通过构造新的Lyapunov泛函,获得了（本文此处忽略..）保障体系牢固的基于线性矩阵不等式(LMI)的时滞相干充分前提,所得到的论断较已往文献存在较小的保守性。第五章探讨神经网络体系的状况估计问题,通过可测输出来估计神经网络的状况,获得了使误差估计渐近牢固的时滞牢固断定准则,并以LMI的情势给出了时滞相干的神经网络状况估计器的设计方法,给出了观测器的增益矩阵。

以上为本篇毕业论文范文时滞神经网络体系的牢固性及状况估计研究的介绍部分。

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