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具比例时滞递归神经网络的稳定性及其仿真与应用电子书

1)比例时滞是不同于常时滞、可变时滞、分布时滞的一种无界时变时滞.具比例时滞神经网络的优是可以根据比例时滞因子的大小及网络所能允许的*大时滞来确定网络的运行时间. 2)本书旨在引领具比例时滞神经网络动力学的深研究,为具比例时滞神经网络的实际应用奠定一定的理论基础.

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作       者:周立群

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2019-03-07

字       数:15.0万

所属分类: 科技 > 工业技术 > 重工业

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本书系统地介绍了若干具比例时滞递归神经网络模型和各种稳定性.通过构造Lyapunov泛函、时滞微分不等式、非线性测度、内积性质和线性矩阵不等式等方法讨论了具比例时滞递归神经网络的渐近稳定性、多项式稳定性、周期性、概周期性及反周期性、散逸性等性质,并且给出相应的数值算例及仿真.同时对具比例时滞神经网络在二次规划问题的求解方面的应用行了初步探讨.本书旨在引领具比例时滞神经网络动力学的深研究,对具比例时滞神经网络的实际应用奠定一定的理论基础.<br/>【推荐语】<br/>1)比例时滞是不同于常时滞、可变时滞、分布时滞的一种无界时变时滞.具比例时滞神经网络的优是可以根据比例时滞因子的大小及网络所能允许的*大时滞来确定网络的运行时间. 2)本书旨在引领具比例时滞神经网络动力学的深研究,为具比例时滞神经网络的实际应用奠定一定的理论基础.<br/>【作者】<br/>周立群,天津师范大学数学科学学院教授,工学博士.主要从事神经网络及应用的研究.2011年提出比例时滞神经网络,启了比例时滞神经网络的研究历程.目前重研究具比例时滞递归神经网络的动力学行为,包括渐近稳定性、指数稳定性、多项式稳定性、周期性、散逸性、同步性、无源性、吸引性等.发表了专业学术论文50余篇,其中是SCI检索与EI检索论文近30篇,SCI二区论文10篇.主持天津市自然科学基金项目《具比例时滞复杂神经网络的动力学行为于仿真研究》、天津市高校中青年骨干教师培养计划项目《具比例时滞神经网络的稳定性研究》及天津市科技发展基金项目1项等,作为主研人参与国家自然科学基金项目2项.参编教材1本.<br/>
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前言

第1章 绪论

1.1 递归神经网络概述

1.2 时滞递归神经网络

1.3 比例时滞递归神经网络简介

1.4 时滞微分方程稳定性理论

1.5 比例时滞微分方程

1.6 重要数学定义和常用的引理

1.7 符号说明

参考文献

第2章 具单比例时滞细胞神经网络的渐近稳定性

2.1 基于M-矩阵的具比例时滞细胞神经网络的渐近稳定性

2.2 基于矩阵理论的具比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性

2.3 基于LMI的具比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性

参考文献

第3章 具多比例时滞递归神经网络的渐近稳定性

3.1 具不等比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性

3.2 具多比例时滞递归神经网络的全局渐近稳定性

3.3 具多比例时滞递归神经网络的全局一致渐近稳定性

3.4 具比例时滞神经网络时滞依赖与时滞独立的渐近稳定性

参考文献

第4章 具比例时滞递归神经网络的多项式稳定性

4.1 基于时滞微分不等式的细胞神经网络的多项式稳定性

4.2 基于非线性测度的递归神经网络的多项式稳定性

4.3 具多比例时滞递归神经网络的时滞独立的多项式稳定性

4.4 具多比例时滞递归神经网络时滞依赖的多项式稳定性

4.5 基于时滞微分不等式的递归神经网络的多项式稳定性

4.6 基于Young不等式的具多比例时滞递归神经网络的多项式稳定性

4.7 具多比例时滞广义细胞神经网络的全局多项式稳定性

4.8 具比例时滞Cohen-Grossberg神经网络的全局多项式稳定性

参考文献

第5章 具比例时滞BAM神经网络的多项式稳定性

5.1 BAM神经网络的全局多项式稳定性

5.2 BAM神经网络时滞独立的多项式稳定性

5.3 BAM神经网络时滞依赖的多项式稳定性

参考文献

第6章 具比例时滞递归神经网络的周期解的稳定性

6.1 具多比例时滞递归神经网络的多项式周期性与稳定性

6.2 具比例时滞神经网络概周期解的多项式稳定性

6.3 具比例时滞分流抑制细胞神经网络概周期解的全局吸引性

6.4 具比例时滞递归神经网络反周期解的多项式稳定性

参考文献

第7章 具比例时滞递归神经网络的散逸性

7.1 具单比例时滞递归神经网络的散逸性

7.2 具多比例时滞递归神经网络的散逸性

参考文献

第8章 具比例时滞二阶神经网络的稳定性

8.1 具比例时滞二阶Hopfield神经网络的多项式稳定性

8.2 具比例时滞二阶广义细胞神经网络的多项式周期性

参考文献

第9章 基于比例时滞Lagrange神经网络稳定性的二次规划问题求解

9.1 二次规划问题

9.2 比例时滞Lagrange神经网络的模型建立

9.3 比例时滞Lagrange神经网络的稳定性

9.4 仿真算例

参考文献

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