變時(shí)滯靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的動(dòng)力行為研究.pdf

1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前國內(nèi)外關(guān)注的一個(gè)非?；钴S的研究領(lǐng)域，它在智能控制、模式識(shí)別、圖像處理、非線性優(yōu)化計(jì)算、傳感技術(shù)、機(jī)器人等眾多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。在實(shí)際應(yīng)用中，人們通過電子電路來實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能，由于受人為因素以及神經(jīng)元放大器有限轉(zhuǎn)化速度和技術(shù)水平等客觀因素的影響，時(shí)滯現(xiàn)象是不可避免的。時(shí)滯現(xiàn)象，其不但會(huì)降低網(wǎng)絡(luò)的傳輸速度而且常常會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)定，所以，具有時(shí)滯的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的動(dòng)力行為就尤為重要。 根據(jù)系統(tǒng)基本變量選取的不同

2、，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型可分為靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和局域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它將神經(jīng)元外部狀態(tài)作為變量研究，在某些遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有廣泛應(yīng)用，例如ReBP網(wǎng)(Recurrent back-propagation networks)、CNNs網(wǎng)(Cellular neural networks)、BSB網(wǎng)(Brain-state-in-a-box type networks)等。現(xiàn)在關(guān)于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究大多集中于局域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，靜態(tài)神經(jīng)

3、網(wǎng)絡(luò)模型的動(dòng)力學(xué)性質(zhì)還未被深入討論。 在目前有關(guān)時(shí)滯靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)行為的研究成果中，絕大部分局限于研究常時(shí)滯情況，對變時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的研究工作尚不多見。本文主要研究了變時(shí)滯靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些動(dòng)力行為。 本文的安排如下：第一章是概述，簡單介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，涉及本文將要用到的定義及定理；第二章的內(nèi)容是運(yùn)用非負(fù)矩陣性質(zhì)和不等式技巧，研究了變時(shí)滯靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在不變集和周期吸引子的充分條件，并對周期吸引子的存在范圍進(jìn)