時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的狀態(tài)估計與濾波.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在理論研究(穩(wěn)定性,周期解,耗散性,容錯性等)和實際應(yīng)用(模式分類、機器學(xué)習(xí)、優(yōu)化計算、信號處理等)上都已獲得了很多重要研究結(jié)果,但實際應(yīng)用中因為傳輸媒介和機械器件本身的限制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息在傳播過程巾會產(chǎn)生時滯,而時滯已成為降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能和導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的主要原因之一。因此對時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性、狀態(tài)估計問題的研究具有十分重要的理論意義和應(yīng)用價值。
   狀態(tài)估計作為控制領(lǐng)域的基本問題之一,有著悠長的歷史,但時滯

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計起步較晚,很多問題和結(jié)果還有待進一步研究。本文研究了三類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計及濾波問題。具體來說,主要研究結(jié)果包括以下三個部分:
   (1)針對具有混合時滯(離散時滯和分布時滯)的離散型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),設(shè)計了指數(shù)性能狀態(tài)估計器,基于Lyapunov-Krasouskii穩(wěn)定性判據(jù)和自由權(quán)矩陣方法,獲得了漸近性能的狀態(tài)估計器,并通過范數(shù)分析、累加抵消和交換求和的方法,證明了狀態(tài)估計器的指數(shù)性能。
   (2)針

3、對一類靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),給出了其H∞濾波器設(shè)計方法,引入新的定界不等式來處理時滯信息,得到了這類靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時滯相關(guān)和時滯無關(guān)H∞濾波器設(shè)計條件。與現(xiàn)有結(jié)論相比,本方法降低了現(xiàn)有結(jié)論的保守性。并通過數(shù)值仿真驗證了結(jié)論的有效性。
   (3)針對丟失測量情況下離散型馬爾可夫跳變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),研究了其L2-L∞濾波問題,通過構(gòu)造合適的Lyapunov-Krasouskii泛函,采用線性矩陣不等式處理技術(shù),獲得了給定L2-L∞濾波性能的充分

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