具有時滯依賴的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析.pdf

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近些年來的一個研究熱點，在多個科研領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，如對信號進(jìn)行處理、對各種模式進(jìn)行識別、進(jìn)行狀態(tài)估計和用于以聯(lián)想的方式進(jìn)行記憶等，而穩(wěn)定性分析是學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的重中之重，尤其在動力系統(tǒng)的研究領(lǐng)域備受親睞。本文主要工作是分別對具有單個離散時滯和具有離散與分布雙時滯的時滯依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的全局指數(shù)穩(wěn)定性條件進(jìn)行判定，并對具有離散和分布時滯的時滯依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)估計,本文的主要工作如下：
　　首先、研究了具有單個

2、時滯（離散時滯）的時滯依賴的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型的全局指數(shù)穩(wěn)定性的判定問題。首先對所要研究的系統(tǒng)模型進(jìn)行簡單的介紹并將系統(tǒng)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，即將系統(tǒng)存在的平衡點轉(zhuǎn)移到坐標(biāo)原點；然后通過構(gòu)造適當(dāng)維數(shù)的Lyapunov泛函，并將時滯區(qū)間進(jìn)行劃分。本文所構(gòu)造函數(shù)的特點是加入了三重積分，然后利用凸組合、Jessen不等式和自由權(quán)矩陣等技巧處理導(dǎo)函數(shù)中的積分項，并最終以LMI的形式給出新的判定條件，并通過MATLAB數(shù)據(jù)實驗驗證結(jié)果的優(yōu)越性。
　　其次

3、、研究了具有離散和分布時滯的時滯依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)全局指數(shù)穩(wěn)定的問題，首先構(gòu)造了與前一章不同的Lyapunov泛函，并將時滯區(qū)間進(jìn)行劃分，分別在每個區(qū)間上討論時滯依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的全局指數(shù)穩(wěn)定性問題，最后得到的系統(tǒng)全局指數(shù)穩(wěn)定的新條件以LMI的形式給出，并通過數(shù)據(jù)仿真驗證所得條件比已有文獻(xiàn)具有較小的保守性。
　　最后、研究了具有混合時滯的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的狀態(tài)估計問題，首先得到誤差模型，因為我們所討論的時滯區(qū)間的上下界是不確定的，所以我