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时滞神经网络及其离散化模型的稳定性分析的综述报告.docx

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上传人:niuwk 2024/4/17 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【时滞神经网络及其离散化模型的稳定性分析的综述报告 】是由【niuwk】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【时滞神经网络及其离散化模型的稳定性分析的综述报告 】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。时滞神经网络及其离散化模型的稳定性分析的综述报告时滞神经网络是一种经常应用于描述带有时滞的大规模神经复杂系统的方法。随着大规模并行计算的发展,时滞神经网络越来越受到重视。在时滞神经网络的研究中,有一个经典问题——网络的稳定性。时滞神经网络的稳定性问题可以分为两个部分:连续时间模型和离散时间模型。在这篇文章中,我们将对时滞神经网络及其离散化模型的稳定性分析进行综述。一、连续时间模型的稳定性分析连续时间模型的稳定性分析是指研究网络的动力学行为是否收敛到某个平衡点。该问题的解决方法主要有两种:Lyapunov稳定性分析和LaSalle不变性原理。。该方法是通过构造一个函数,即Lyapunov函数,来分析网络的稳定性。如果该函数对于任意时间都是单调下降的,则网络是稳定的。如果Lyapunov函数存在零点,则网络收敛到该零点。。该方法也是通过构造一个函数,即LaSalle函数,来分析网络的稳定性。LaSalle函数对于任意时间都是单调下降的,并且有一个极限集。网络的极限集包含在LaSalle函数的不变子集中,且LaSalle函数在该不变子集中收敛到零。如果LaSalle函数的极限集是单个点,则网络收敛到该点。二、离散时间模型的稳定性分析离散时间模型的稳定性分析是指研究网络的动力学行为是否收敛到某个状态。该问题的解决方法主要有两种:M-matrix稳定性分析和Lyapunov函数离散化方法。-matrix稳定性分析M-matrix稳定性分析是一种常用的分析离散时间模型稳定性的方法。M-matrix是一类具有特殊结构的矩阵,具有很好的数学性质。通过分析网络的结构,可以将其离散化为一个M-matrix。如果该M-matrix是正定的,则网络是稳定的。。该方法是通过在时间点上对Lyapunov函数进行离散化来分析网络的稳定性的。具体来说,通过将连续时间模型的Lyapunov函数进行离散化,并在离散时间点上进行分析,可以得到网络的一个离散时间模型。如果该离散时间模型是稳定的,则原始网络也是稳定的。总之,时滞神经网络及其离散化模型的稳定性分析是神经网络研究领域中的一个重要问题。在该问题的研究中,不同的研究方法和技术被提出和应用,不仅推动了神经网络稳定性问题的研究,也对神经网络在实际应用中的发展起到了积极的促进作用。

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