【摘 要】
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本文讨论了四值BAM型惯性神经网络的稳定性和μ镇定问题.基于Lyapunov泛函理论和两个改进的不等式,本文推导出线性矩阵不等式形式的判据,以保证所研究模型的稳定性和μ镇定性.此外,通过仿真实例验证所得结论的可行性.全文共4章,主要内容如下:第一章为绪论,主要阐述本文的研究背景、目的和意义,并给出惯性神经网络、四值神经网络和BAM神经网络的研究现状.此外,基于现有文献相关研究现状和成果,概述本文的
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本文讨论了四值BAM型惯性神经网络的稳定性和μ镇定问题.基于Lyapunov泛函理论和两个改进的不等式,本文推导出线性矩阵不等式形式的判据,以保证所研究模型的稳定性和μ镇定性.此外,通过仿真实例验证所得结论的可行性.全文共4章,主要内容如下:第一章为绪论,主要阐述本文的研究背景、目的和意义,并给出惯性神经网络、四值神经网络和BAM神经网络的研究现状.此外,基于现有文献相关研究现状和成果,概述本文的研究动机和基本框架.第二章讨论了四值BAM型惯性神经网络的Lagrange稳定性.首先,为了保留模型所携带信息的完整性,本章采用惯性非降阶和四值非分解方法.其次,为降低结果的保守性,多项式辅助函数积分不等式和互逆凸不等式被应用于四元数集合,得到系统Lagrange稳定的判据.最后,通过数值模拟验证了结论的可行性.第三章分析了具有无界时变时滞的四值BAM型惯性神经网络的μ镇定性问题.首先,本章利用同胚映射方法证明系统平衡点的存在唯一性.其次,基于改进的微分不等式,设计时滞脉冲控制器实现所研究系统的全局稳定.本章激活函数推广了Lipschitz条件.最后,通过数值仿真验证了定理的有效性.第四章对本文的研究内容做简短的总结,并提出可以进一步探讨的课题.
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