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1、作為一種建模理論，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有分布式、自學(xué)習(xí)等其它方法所不具備的人工智能優(yōu)勢(shì)。既然基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的模型能夠表征所描述系統(tǒng)(或?qū)ο?，那么網(wǎng)絡(luò)就應(yīng)該存在能夠體現(xiàn)系統(tǒng)穩(wěn)定性的信息。如何從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中提取這些信息正是本文研究工作的重點(diǎn)。 本文以三層BP網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，系統(tǒng)研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型及其工作原理，結(jié)合控制理論中的Jury判據(jù)，從數(shù)學(xué)上給出了一種從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身權(quán)值獲得穩(wěn)定性參數(shù)的方法。通過(guò)數(shù)字仿真，將其和基于時(shí)間序列建模的Jury判
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