比例时滞相关论文
分数阶神经网络能够更加精确地描述一些实际系统,而在现实世界中,时滞是不可避免的,同时还会给系统带来振荡、分岔和不稳定性等不......
研究以比例时滞神经网络作为驱动-响应系统的多项式同步性.首先,通过一个非线性变换将比例时滞神经网络等价变换成具常时滞变系数......
本文主要包含三部分的内容：连续线性正常比例时滞系统和广义连续线性比例时滞系统的稳定性分析、连续线性正常比例时滞系统和广义连......
学位
数学、自然科学、工程技术领域和金融领域中的许多实际问题都可以归结为积分方程问题,然后对所得积分方程进行变换来求解这些实际......
递归神经网络具有的非线性映射特性、联想储存功能、自主学习等优点,被大范围应用于处理图像、优化组合、记忆联想、识别模式等多......
本硕士论文主要研究具有比例时滞的复杂动力网络的动力学.（1）神经网络是一类特殊且应用广泛的复杂网络,我们将研究一类比例时滞神经......
递归神经网络广泛应用于优化设计、模式识别和数据处理等领域.由于在这些应用中,需要递归神经网络满足某些动力学性质,另外,在信号......
同步及其控制在很多工程领域都有重要的应用,如模型识别、图像处理、保密通信等.经典的同步控制通常是设计适当的控制器使得耦合的......
在物理、生物、互联网控制等系统中,时滞的存在是不可规避的,因此为了得到系统的稳定条件,必须将时滞也考虑在内.本文研究了具有比......
神经网络是一种处理信息和数据的非线性模型,且其在智能机器人,图像处理,并行计算,金融,优化问题等诸多领域有着巨大的潜在应用.这......
本硕士论文主要研究了脉冲比例时滞微分系统的稳定性问题及其在神经网络上的应用.我们将分脉冲扰动和脉冲控制两种情况,讨论脉冲比......
神经网络作为一类重要的数学模型,在许多实际问题中有着重要的应用.如信息处理、模式识别、智能控制、非线性优化、评估预测等.同......
递归神经网络在模式识别.求解非线性约束优化.凸优化.实时价格等问题中扮演着重要的角色.由于放大器在信息处理过程中存在着有限的......
作为一类大规模并行处理数据的非线性动力系统,递归神经网络在实现联想记忆、模式识别、图像信号处理和求解最优化等问题中发挥着......
积分方程是科学研究和工程计算中的一个重要数学工具,在静电学、电动力学、弹性力学、流体力学、等物理分支,许多问题都可转化为积......
利用Razumikhin技术和Lyapunov函数方法,分析了比例时滞脉冲细胞神经网络的指数稳定性,获得了比例时滞细胞神经网络全局指数稳定的......
脉冲、时滞现象在自然界、自然科学和社会科学中客观存在着。将脉冲和时滞同时引入一个微分系统，可以更好地刻画事物发展变化的现象......
本文研究了一类具有正负系数的比例时滞二阶中立型微分方程以及一类二阶非线性比例时滞中立型微分方程解的振动性问题，建立了它们解......
时滞神经网络在图像处理、模式识别等领域被广泛应用，应用中通常要求平衡点是稳定的，所以时滞递归神经网络的稳定性研究具有重要的理......
本文通过提出一个新的Razumikhin条件,并借助Lyapunov-Razumikhin方法,建立了一类比例时滞神经网络平衡点全局幂稳定的时滞相关条......
对一类具比例时滞杂交双向联想记忆神经网络进行研究，利用Brouwer不动点定理证明该网络的平衡点的存在唯一性．利用变换将具比例时滞......
研究具有比例时滞Hopfield神经网络,通过非线性变换yi(t)=xi(et),将比例时滞Hopfield神经网络等价变换为常时滞Hopfield神经网络,......
比例时滞是一种不同于常时滞、有界变时滞和分布时滞的时变无界时滞．具比例时滞的系统在物理学、生物学和控制理论等领域发挥着重要......
本文针对一类具比例时滞细胞神经网络反周期解的全局指数稳定性进行研究．首先利用非线性变换将一类具比例时滞的细胞神经网络等价变......
研究具有比例时滞和正负系数的二阶非线性中立型微分方程[x（t）±r（t）f（x（αt））]″＋p（t）g（x（tβ））-q（t）h（x（tγ））=0,建立方程解的振动以及非振动解渐......
研究一类具比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性问题。通过一个非线性变换,将具比例时滞细胞神经网络等价变换成一类具常时滞变......
该文对一类具比例时滞脉冲递归神经网络给出全局多项式稳定性定义。通过引入可调参数,构造适合的Lyapunov泛函和运用线性矩阵不等......
研究了具有比例时滞的细胞神经网络的平衡点的全局稳定性。通过建立李亚普诺夫函数，得到全局渐进稳定的充分条件。......
对一类具多比例时滞细胞神经网络进行研究，利用变换zi（t）=yi（e’），将具多比例时滞细胞神经网络变换成变系数常时滞的细胞神经网络。通过......
对一类时滞Hopfield神经网络的稳定性进行研究,这里的时滞是不同于无界分布时滞的无界比例时滞。应用Lyapunov稳定性理论和Barbala......
考虑多比例时滞杂交双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性．应用Brouwer不动点定理证明了多比例时滞杂交双向联想记忆神经网络平衡......
应用同胚映射理论和构造合适的Lyapunov泛函,以及结合Young不等式,研究一类具比例时滞递归神经网络的全局指数稳定性,得到了该系统......
建立一类具比例时滞和正负系数脉冲微分方程解振动的充分条件．所得结果揭示：脉冲微分方程解的振动性可以仅由脉冲条件所引起；在一定脉......
摘要：讨论了一类具比例时滞双向联想记忆神经网络的指数稳定性。应用非线性测度导出了指数稳定性的充分条件。而且，这些准则提供了解......
针对一类等式约束下的二次规划问题,提出一类比例时滞Lagrange神经网络模型,通过证明该神经网络平衡点的渐近稳定性,得到该二次规......
研究一类具比例时滞的二维分流抑制细胞神经网络的概周期解。应用Banach不动点定理，研究该网络的概周期解的存在性。通过一个非线性......
研究一类具多比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性.首先应用Brouwer不动点定理证明该系统平衡点的存在性,其次根据矩阵谱半径理......
研究一类具比例时滞细胞神经网络概周期解的指数稳定性.在不要求输出函数满足全局Lipschitz条件的情况下,利用不动点定理与微分不......
针对一类具有比例时滞的递归神经网络,运用对角(半)稳定矩阵,Lyapunov稳定性理论及构造时滞微分不等式,得到该系统全局渐近稳定和......
基于混沌同步控制在保密通信及优化等诸多范畴的遍及应用,本文研究一类驱动-响应系统的同步性问题,包含指数同步性和多项式同步性.......
通过设计2个Lyapunov泛函和应用不等式技巧讨论了一类具多比例时滞的脉冲递归神经网络的稳定性,得到了保证该系统全局渐近稳定性和......
本硕士论文主要研究了具比例延迟的微分系统解的振动性、全局稳定性,以及一类具比例时滞的非线性系统的脉冲镇定问题。全文共分为......
通过构造合适的Lyapunov泛函及应用线性矩阵不等式,研究一类比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性,得到系统全局渐近稳定的时滞相......
