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时滞BAM神经网络的稳定性研究的综述报告.docx

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时滞BAM神经网络的稳定性研究的综述报告.docx

上传人:niuww 2024/4/17 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【时滞BAM神经网络的稳定性研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【时滞BAM神经网络的稳定性研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。时滞BAM神经网络的稳定性研究的综述报告时滞BAM神经网络指的是带有时滞的双向联想记忆神经网络(work)。近年来,由于BAM网络在模式识别、数据挖掘、自适应控制等领域具有广泛的应用,因此研究时滞BAM网络的稳定性问题也变得越来越重要。本文旨在对时滞BAM网络的稳定性研究进行综述,以期能够对该领域的研究提供一定的帮助。首先,我们需要了解时滞BAM网络的基本原理。时滞BAM网络可以看作是一种分为两个部分的神经网络,即正向记忆部分和逆向记忆部分。正向记忆部分又称为输入部分,可以把输入向量映射到网络中的状态向量,而逆向记忆部分或者叫输出部分可以根据状态向量反向映射回原来的输入向量。时滞BAM网络的稳定性问题主要涉及到时滞对正向和逆向记忆部分之间的耦合影响是否稳定,以及时滞大小对网络稳定性的影响等问题。在时滞BAM网络的稳定性研究方面,早期主要采用Lyapunov函数法、矩阵不等式方法、差分不等式理论等方法进行分析。其中,Lyapunov函数法是一种广泛应用于稳定性分析的方法,可以通过构造合适的Lyapunov函数,推导出关于时滞BAM网络稳定性的充分条件。矩阵不等式方法则是一种针对复杂的非线性系统尤其是时滞系统的特点所开发的一种理论,能够通过引入松弛参数,化解一般的矩阵不等式为线性矩阵不等式问题,从而得到关于时滞BAM网络的可靠的稳定性条件。随着时滞BAM网络的应用领域不断扩大,研究者们也提出了许多新的解决方案来探究时滞BAM网络的稳定性问题。例如,有研究者提出了一种混合时滞控制策略,即将时滞系统与非时滞系统相混合,分别对它们进行控制,从而取得更好的效果。此外,还有研究者通过仿真实验的方法,探究了时滞大小、网络迭代次数、节点数量等因素对时滞BAM网络稳定性的影响。综上所述,时滞BAM神经网络的稳定性问题是一个较为复杂的研究问题,需要综合运用多种方法进行分析。未来在该领域的研究中,我们可以着重考虑引入更多新的技术手段,如深度学****群智能等,对时滞BAM网络的稳定性进行进一步的研究,以提高网络的可靠性和稳定性。