S-分布時(shí)滯Hopfield遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的動(dòng)力行為研究.pdf

1、由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在最優(yōu)化、信號(hào)處理、圖像處理、模式識(shí)別和聯(lián)想記憶等方面的廣泛應(yīng)用，從而得到了蓬勃發(fā)展.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理能力取決于其動(dòng)力特征.因此，研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力特征，例如穩(wěn)定性，周期性等問(wèn)題，就成為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中必不可少的先決條件.特別地，具有S-分布時(shí)滯的局域遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含了具有離散和分布時(shí)滯兩類的局域遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反之不成立.因此，開展具有S-分布時(shí)滯的局域遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力行為的研究更有實(shí)際意義. 從生物

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的觀點(diǎn)看，人的大腦經(jīng)常處在周期或混沌狀態(tài)，因此對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)周期震蕩和混沌現(xiàn)象的研究有著十分重要的現(xiàn)實(shí)意義.由于概周期性包含了周期性，并且對(duì)于實(shí)際問(wèn)題，研究概周期運(yùn)動(dòng)往往比研究周期運(yùn)動(dòng)更切合實(shí)際.另外，在一個(gè)運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，系統(tǒng)不可避免的出現(xiàn)參數(shù)漲落效應(yīng)，往往導(dǎo)致某些參數(shù)設(shè)計(jì)僮的偏離，此外學(xué)習(xí)過(guò)程中，由于噪音和某些難以避免的數(shù)據(jù)失真也會(huì)影響神經(jīng)突觸強(qiáng)度的變化.針對(duì)外界的干擾而造成參數(shù)攝動(dòng)，研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒穩(wěn)定性是非常重要的.

3、 本文的內(nèi)容包括四章： 第一章概述部分，介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的背景，基本知識(shí)和本文的主要工作. 第二章中利用不動(dòng)點(diǎn)理論和微分不等式技巧研究了S-分布時(shí)滯局域遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的概周期解，給出了概周期解存在性和全局漸近穩(wěn)定性的充分條件. 第三章中運(yùn)用非負(fù)矩陣的性質(zhì)和不等式技巧，研究了S-分布時(shí)滯局域遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的不變集和吸引集. 第四章利用拓?fù)涠壤碚摻Y(jié)合同倫不變性，泛函不等式和Liapunov泛函方