時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)與濾波.pdf

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(cuò)性等）和實(shí)際應(yīng)用（模式分類、機(jī)器學(xué)習(xí)、優(yōu)化計(jì)算、信號(hào)處理等）上都已獲得了很多重要研究結(jié)果，但實(shí)際應(yīng)用中因?yàn)閭鬏斆浇楹蜋C(jī)械器件本身的限制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息在傳播過(guò)程巾會(huì)產(chǎn)生時(shí)滯，而時(shí)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(duì)時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性、狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題的研究具有十分重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　 狀態(tài)估計(jì)作為控制領(lǐng)域的基本問(wèn)題之一，有著悠長(zhǎng)的歷史，但時(shí)滯

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計(jì)起步較晚，很多問(wèn)題和結(jié)果還有待進(jìn)一步研究。本文研究了三類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計(jì)及濾波問(wèn)題。具體來(lái)說(shuō)，主要研究結(jié)果包括以下三個(gè)部分:
　　 (1)針對(duì)具有混合時(shí)滯（離散時(shí)滯和分布時(shí)滯）的離散型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)了指數(shù)性能狀態(tài)估計(jì)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(jì)器，并通過(guò)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(jì)器的指數(shù)性能。
　　 (2)針

3、對(duì)一類靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，給出了其H∞濾波器設(shè)計(jì)方法，引入新的定界不等式來(lái)處理時(shí)滯信息，得到了這類靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)滯相關(guān)和時(shí)滯無(wú)關(guān)H∞濾波器設(shè)計(jì)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(guò)數(shù)值仿真驗(yàn)證了結(jié)論的有效性。
　　 (3)針對(duì)丟失測(cè)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(wèn)題，通過(guò)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