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連續(xù)時間時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性

連續(xù)時間時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性

定 價:¥26.00

作 者: 王占山 著
出版社: 東北大學(xué)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)

ISBN: 9787811024920 出版時間: 2007-06-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 208 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  自從Hopfield首次提出了利用能量函數(shù)的概念來研究一類具有固定權(quán)值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(后被稱為Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的穩(wěn)定性并付諸電路實現(xiàn)以來,這類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在優(yōu)化計算和聯(lián)想記憶等領(lǐng)域取得了成功應(yīng)用,并且關(guān)于這類具有固定權(quán)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的定性研究從來也沒有間斷過。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種應(yīng)用取決于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定特性,所以,關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種穩(wěn)定性的定性研究就具有重要的理論和實際意義。目前,關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性結(jié)果的表述方式主要有三類:一類是基于M矩陣形式的或不含有未知參數(shù)的其他不等式表示形式;一類是基于各種微分不等式等技術(shù)得到的含有大量未知參數(shù)的不等式表示形式(上述兩類形式的穩(wěn)定結(jié)果都沒有考慮神經(jīng)元的激勵和抑制對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影響,且前者雖因不包含未知參數(shù)而易于驗證,但結(jié)果的保守性相對較大,后者雖因包含了大量的可調(diào)參數(shù)降低了結(jié)果的保守性,但因沒有系統(tǒng)的方法來調(diào)節(jié)這些未知參數(shù),進(jìn)而使得結(jié)果不易驗證);第三類表示形式的穩(wěn)定結(jié)果,即基于線性矩陣不等式形式的穩(wěn)定結(jié)果,則克服了上述兩種表示形式的穩(wěn)定結(jié)果所存在的不足,既具有適量的可調(diào)參數(shù)來降低保守性,又可容易利用現(xiàn)有的內(nèi)點算法等方法來驗證所得結(jié)果的可行性,同時可以考慮連接權(quán)系數(shù)的符號差,進(jìn)而可以消除神經(jīng)元激勵和抑制對網(wǎng)絡(luò)的影響。可見,基于線性矩陣不等式的結(jié)果不僅比采用代數(shù)不等式或矩陣范數(shù)等形式的穩(wěn)定判據(jù)具有更小的保守性和容易驗證等特點,而且具有更多的仿生物信息。本書的主要結(jié)果都是基于線性矩陣不等式技術(shù)得到的,不要求激勵函數(shù)的嚴(yán)格單調(diào)性、可微性和有界性等限制,對連接權(quán)矩陣沒有對稱性和奇異性等要求。本書在激勵函數(shù)滿足全局Lipschitz連續(xù)的條件下,基于線性矩陣不等式技術(shù),研究了具有時滯的連續(xù)時間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問題。主要工作如下。(1)綜述了具有優(yōu)化計算和聯(lián)想記憶功能的固定權(quán)值遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀。內(nèi)容包括:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要發(fā)展歷史,目前所研究的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要類型,常用的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型(如Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Cohen-Grossber9神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等),時滯的類型及其對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)特性的影響,神經(jīng)元激勵函數(shù)的類型,神經(jīng)元的激勵和抑制對網(wǎng)絡(luò)動態(tài)特性的影響,遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)特性研究方法和研究內(nèi)容,穩(wěn)定性結(jié)果的表示形式及其相應(yīng)特點和常用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的研究現(xiàn)狀,主要考慮關(guān)于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Cohen—Grossber9神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等三類網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)特性研究現(xiàn)狀等。(2)基于線性矩陣不等式技術(shù),針對一類多時變時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了一個時滯依賴的全局指數(shù)穩(wěn)定判據(jù),并對指數(shù)收斂速率與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固有參數(shù)之間的關(guān)系進(jìn)行了研究到的指數(shù)穩(wěn)定判據(jù)及相應(yīng)的最大時滯上界和最大指數(shù)收斂速率的估計與現(xiàn)有的一些文相比具有更小的保守性。(3)基于線性矩陣不等式技術(shù),分別針對三類多時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了不依賴小的全局穩(wěn)定判據(jù)。目前,關(guān)于多時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基于線性矩陣不等式的時滯獨立全穩(wěn)定判據(jù)還不多見。在本書中,首先,針對一類多時變時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了基于陣不等式的不依賴時滯大小的全局指數(shù)穩(wěn)定判據(jù);其次,針對另一類多時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滯細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次給出了基于線性矩陣不等式的時滯獨立的全局漸近穩(wěn)定判據(jù);第三,結(jié)合當(dāng)前所幾類多時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,首次提出了一類廣義多時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該類模型含了現(xiàn)有的三類多時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對其建立了不依賴時滯大小的全局指數(shù)據(jù)。(4)基于線性矩陣不等式技術(shù),針對一類存在區(qū)間不確定性的多時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了不依賴時滯大小的全局魯棒指數(shù)穩(wěn)定判據(jù)。本書所得到的結(jié)果很容易應(yīng)用到現(xiàn)有的間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,且改進(jìn)了現(xiàn)有的幾類區(qū)間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒穩(wěn)定結(jié)果。(5)目前,尚沒有對多種穩(wěn)定結(jié)果的特性進(jìn)行比較研究的文獻(xiàn)報道。本書分線性矩陣不等式技術(shù)、矩陣范數(shù)和Halanay不等式等技術(shù),針對單時變時滯區(qū)間(Grossber9神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了若干不依賴時滯大小的全局魯棒指數(shù)穩(wěn)定判據(jù),并對這些果的特點、相互關(guān)系、適用范圍與現(xiàn)有一些文獻(xiàn)中的穩(wěn)定性結(jié)果進(jìn)行了比較研究,進(jìn)于不同分析方法所得到的穩(wěn)定結(jié)果具有更深層次的認(rèn)識。(6)目前,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒穩(wěn)定性研究主要針對區(qū)間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言。實際上,不確示形式不僅局限于區(qū)間形式。借助于控制系統(tǒng)中對不確定性的描述,本書基于線性矩式技術(shù),針對由滿足匹配條件的一類不確定表示的廣義多時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對其進(jìn)棒穩(wěn)定性研究,提出了不依賴時滯大小的全局魯棒指數(shù)穩(wěn)定判據(jù)。同時,將所得到的過構(gòu)造適當(dāng)?shù)腖yapunov-Krasovskii泛函和分析技巧,得到了線性矩陣不等式表示的不依賴時滯大小的全局漸近穩(wěn)定判據(jù),并將所得到的穩(wěn)定結(jié)果擴(kuò)展到相應(yīng)的非中立型多時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型當(dāng)中。關(guān)鍵詞:遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),Cohen—Grossber9神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),區(qū)間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),不確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),固定權(quán)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),連續(xù)時間,穩(wěn)定性,指數(shù)收斂率,全局指數(shù)穩(wěn)定,全局漸近穩(wěn)定,魯棒穩(wěn)定,參數(shù)攝動,多時變時滯,中立型時滯,Lyapunov-Krasovskii泛函,全局Lipschitz連續(xù)條件,有界扇區(qū)條件,線性矩陣不等式。

作者簡介

  王占山,1971年生,漢族,遼寧省撫順市人。1994年7月畢業(yè)于包頭鋼鐵學(xué)院機(jī)電系工業(yè)電氣自動化專業(yè)。1994年7月至1998年9月在撫順鋼廠鍛壓分廠從事電氣設(shè)備維護(hù)工作。1998年9月至2001年7月在撫順石油學(xué)院(今遼寧石油化工大學(xué))師從李平教授攻讀控制理論與控制工程專業(yè)碩士學(xué)位。在這期間,發(fā)表論文4篇,其中1篇被EI收錄。2002年9月考入東北大學(xué)控制理論與控制工程專業(yè),師從張化光教授攻讀博士學(xué)位,2006年9月獲得博士學(xué)位。2002年10月晉升為講師,目前為東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院副教授。目前研究領(lǐng)域是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)特性、非線性控制、控制系統(tǒng)的故障診斷與容錯控制等。在國內(nèi)外雜志發(fā)表論文40余篇,其中14篇被EI收錄,12篇被SC1收錄。出版英文譯著1部,參編英文專著1部,參加了多項國家、省市及國內(nèi)企事業(yè)委托科研課題。

圖書目錄

第1章 緒論
1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
1.2 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)模型分類
1.3 常用的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
1.4 時滯的類型及其對遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)特性的影響
1.5 神經(jīng)元激勵函數(shù)的類型
1.6 神經(jīng)元的激勵和抑制對網(wǎng)絡(luò)動態(tài)特性的影響
1.7 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)特性研究方法及研究內(nèi)容
1.8 穩(wěn)定性結(jié)果表示形式及比較
1.9 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)特性研究概述
1.9.1 Hopfield型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.9.2 細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.9.3 Cohen—Grossber9神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.10 預(yù)備知識
1.10.1 符號說明
1.10.2 相關(guān)定義和假設(shè)
1.10.3 相關(guān)引理
1.11 本書的主要工作
第2章 一類多時變時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全局指數(shù)穩(wěn)定性及收斂率估計
2.1 引言
2.2 問題描述
2.3 時滯依賴全局指數(shù)穩(wěn)定性結(jié)果
2.4 仿真例子
2.5 小結(jié)
第3章 一類多時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局穩(wěn)定性
3.1 引言
3.2 一類多時變時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局指數(shù)穩(wěn)定性
3.2.1 全局指數(shù)穩(wěn)定結(jié)果
3.2.2 仿真例子
3.3 一類多時滯細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局漸近穩(wěn)定性一
3.3.1 全局漸近穩(wěn)定結(jié)果
3.3.2 仿真例子
3.4 一類廣義多時變時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局指數(shù)穩(wěn)定性
3.4.1 全局指數(shù)穩(wěn)定結(jié)果
3.4.2 仿真例子
3.5 小結(jié)
第4章 一類多時滯區(qū)間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局魯棒指數(shù)穩(wěn)定性
4.1 引言
4.2 問題描述
4.3 全局魯棒指數(shù)穩(wěn)定結(jié)果
4.4 仿真例子
4.5 小結(jié)
第5章 時滯區(qū)間Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局魯棒穩(wěn)定性
5.1 引言
5.2 問題描述
5.3 全局魯棒指數(shù)穩(wěn)定結(jié)果
5.4 仿真例子
5.5 小結(jié)
第6章 一類多時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局魯棒指數(shù)穩(wěn)定性
6.1 引言
6.2 問題描述
6.3 全局魯棒指數(shù)穩(wěn)定性
6.4 區(qū)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局魯棒指數(shù)穩(wěn)定性
6.5 雙向聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局魯棒指數(shù)穩(wěn)定性
6.6 仿真例子
6.7 小結(jié)
第7章 一類中立型時滯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局漸近穩(wěn)定性
7.1 引言
7.2 問題描述
7.3 全局漸近穩(wěn)定結(jié)果
 7.4 仿真例子
 7.5 小結(jié)
第8章 問題與展望
附錄 神經(jīng)元的抵制作用對網(wǎng)絡(luò)動態(tài)行為的影響
參考文獻(xiàn)
致謝

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