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[学位论文] 作者：丁三波,
来源：燕山大学 年份：2018
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[学位论文] 作者：丁三波,
来源：东北大学 年份：2018
神经动力系统是人工智能发展中的重要元素，也是智能自动化研究中的有效工具，当前在图像处理、模式识别、记忆存储、最优化等方面具有广泛的应用。本文主要针对神经动力系统的稳定性分析与综合进行深入研究。从研究对象来看，本文主要考虑递归神经网络和忆阻神经网络......
[期刊论文] 作者：丁三波,刘旭,王勇,杨德东,
来源：控制理论与应用 年份：2021
针对一类不确定非线性系统的事件触发控制问题,提出了一种近似解输入法的控制策略.首先,对非线性系统进行线性化处理,以便于构造系统的近似解.其次,根据确定线性系统解析解的定义,利用系统矩阵和采样信号信息,逐段地构造不确定非线性系统的近似解.将测量误差定......
[期刊论文] 作者：王玲玲,武怀勤,丁三波,郭雪清,张璐莹,,
来源：郑州大学学报(理学版) 年份：2014
研究了具有脉冲的忆阻器神经网络周期解的存在性、唯一性和稳定性.利用Leray-Schauder选择定理,研究此网络周期解的存在性,脉冲控制矩阵的元素小于2.借助矩阵测度定义,给出了...
[期刊论文] 作者：丁三波 王勇 舒纪超 耿艳利 王婕,
来源：河北工业大学学报 年份：2021
摘要 通过设计连接权的更新律，研究时滞递归神经网络的[H∞]稳定性问题，建立基于线性矩阵不等式的[H∞]稳定性判据。所设计的连接权更新律可以减少时滞递归神经网络模型中参数不确定性的影响，进而增强系统的鲁棒性。将所提方法应用到时滞递归神经网络的[H∞]同步控......
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