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时滞神经网络的稳定性和混沌同步

中文摘要第1-7页
英文摘要第7-13页
插图与附表清单第13-15页
1 绪论第15-25页
   ·时滞神经网络稳定性概述第15-17页
   ·神经网络的混沌同步概述第17-23页
     ·混沌神经网络举例第17-20页
     ·混沌同步概述第20-23页
   ·本文的主要研究第23-25页
2 带时变时滞的神经网络的渐近稳定性分析第25-33页
   ·带时变时滞的神经网络的模型及其转换第25-26页
   ·时变时滞神经网络的全局渐近稳定性第26-29页
   ·数值例子第29-31页
   ·本章小节第31-33页
3 时滞 BAM 神经网络的指数稳定性及其收敛速度的估计第33-53页
   ·引言第33-34页
   ·问题描述和预备知识第34-36页
   ·带常数时滞的BAM神经网络的指数稳定性第36-40页
   ·带时变时滞的BAM神经网络的指数稳定性第40-47页
   ·几个数值例子第47-51页
   ·本章小节第51-53页
4 基于 LMI方法的时滞神经网络的全局鲁棒稳定性分析第53-63页
   ·引言第53-55页
   ·关于最近几个结果的讨论第55-57页
     ·文献[59]中错误的不等式第55-56页
     ·对文献[4]中稳定性条件的分析第56-57页
   ·时滞神经网络平衡点的唯一性和鲁棒指数稳定性第57-60页
   ·一个简单的例子第60-61页
   ·本章小节第61-63页
5 基于 LMI方法的多时滞区间神经网络的全局鲁棒渐近稳定性第63-85页
   ·模型描述与转换第63-66页
   ·带有多个常时滞的区间神经网络的全局鲁棒渐近稳定性第66-73页
   ·带有多个时变时滞的区间神经网络的全局鲁棒渐近稳定性第73-79页
   ·几个实例第79-83页
   ·本章小节第83-85页
6 时滞混沌系统的误差反馈滞同步第85-95页
   ·混沌滞同步方案及相关预备知识第85-87页
   ·Liao 混沌神经系统的耦合滞同步第87-90页
   ·Mackey-Glass混沌系统的耦合滞同步第90-93页
   ·进一步讨论滞同步的指数收敛性第93-94页
   ·本章小节第94-95页
7 混沌神经系统的脉冲控制和同步第95-117页
   ·脉冲控制理论第95-101页
     ·脉冲控制的概念和分类第95-96页
     ·脉冲控制的数学模型第96-97页
     ·线性脉冲控制第97页
     ·非线性脉冲控制第97-99页
     ·时滞系统的脉冲控制第99-101页
   ·时滞混沌系统的脉冲控制第101-106页
     ·脉冲控制设计第101-103页
     ·Ikeda 系统的脉冲控制第103-104页
     ·脉冲控制过程中的过渡动力学第104-106页
   ·一类非线性耦合混沌系统的脉冲同步第106-109页
     ·脉冲同步方案的分析和设计第106-108页
     ·耦合Chua 电路的脉冲同步第108-109页
   ·时滞混沌神经系统的脉冲滞同步第109-116页
     ·混沌时滞神经系统滞同步的理论分析第109-111页
     ·Mackey-Glass 方程的脉冲滞同步第111-112页
     ·Ikeda-Like 方程的脉冲滞同步第112-114页
     ·Liao 神经系统的脉冲滞同步第114-116页
   ·本章小节第116-117页
8 混沌神经网络的混合同步第117-123页
   ·混合同步设计第117-120页
   ·数值模拟第120-122页
   ·本章小节第122-123页
9 结论第123-125页
致谢第125-127页
参考文献第127-141页
附录A:攻读博士学位期间完成和发表的论文第141-145页
附录B:攻读博士学位期间的论文被 SCI和EI的收录情况第145页
附录C:攻读博士学位期间的项目资助情况第145页
附录D:攻读博士学位期间参加国际会议情况第145-147页
独创性声明第147页
学位论文版权使用授权书第147页

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