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利用网络的状态转移方程和能量函数来研究带有延迟项的离散Hopficld神经网络动力学行为,给出了非对称的延迟离散Hopfield神经网络异步收敛的几个充分条件。所获结果不仅推广了一些已有的结论,而且为网络的应用提供了一定的理论基础。 相似文献
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延迟离散Hopfield网络的动态特征分析 总被引:3,自引:0,他引:3
神经网络的稳定性被认为是神经网络各种应用的基础.主要利用网络的状态转移方程和能量函数来研究带有延迟项的离散Hopfield神经网络动力学行为.给出了延迟离散Hopfield神经网络收敛于周期小于等于2的极限环的一些充分条件.给出了延迟网络收敛于周期为2和4的特殊极限环的一些充分条件.同时,得到了网络不存在任何稳定点的一些必要条件.所获结果不仅推广了一些已有的结论,而且为网络的应用提供了一定的理论基础. 相似文献
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延迟离散Hopfield型神经网络异步收敛性 总被引:5,自引:1,他引:5
离散Hopfield型神经网络的一个重要性质是异步运动方式下总能收敛到稳定态。同步运行方式下总能收敛到周期不超过2的极限环,它是该模型可以用于联想记忆设计,组合设计计算的理论基础,文中给出了延迟离散Hopfield型网络的收敛性定理,在异步运动方式下,证明了对称连接权阵的收敛性定理,推广了已有的离散Hopfield型网络的收敛性结果,给出了能量函数极大值点与延迟离散Hopfield型网络的稳定态的 相似文献
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针对一类能够由中立型变延迟非线性微分方程描述的神经网络模型,给出了全局渐近稳定的不依赖于时间延迟的充分条件.所得到的稳定判据不仅考虑了神经元的激励和抑制对网络的影响,而且易于验证.仿真示例验证了所得结论的有效性. 相似文献
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为提高神经网络对未知非线性大滞后动态系统的泛化能力,提出一种基于高斯微粒群优化的自适应动态前馈神经网络.在输入层与隐含层之间、隐含层与输出层之间分别加入动态延迟算子,可以高效地辨识出系统纯滞后时间,建立精确系统模型.此外,采用高斯函数和混沌映射方法平衡微粒群算法全局寻优能力,以克服提前收敛的缺陷,从而快速有效地自适应优化网络中的参数.仿真实验表明了该方法在非线性人滞后系统辨识中的有效性. 相似文献
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本文研究了网络化神经网络的稳定性问题.首先,为了利用网络系统的采样特征,定义了一个新的Lyapunov泛函;通过分析网络诱导时延和执行周期之间的关系,采用一个迭代凸组合技术,得到了一个包含较少保守性的稳定性判据.然后,给出一个基于采样数据的神经网络稳定性判据,减少了计算复杂性.最后,通过一个数例,验证了本文方法的有效性和优越性. 相似文献
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基于神经网络延迟预测的Internet机器人远程控制 总被引:3,自引:1,他引:2
针对Internet机器人控制中延迟变化所引起的不稳定问题,采用基于RBF神经网络的延迟时间预测方法,并将其与Smith预估器结合应用于Internet机器人控制中,解决了变延迟情况下的系统稳定,仿真结果表明该方案具有较好的有效性和鲁棒性。 相似文献
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针对具有不确定参数的时变时滞神经网络系统,利用改进的自由权矩阵方法,研究其时滞相关稳定性问题。通过考虑时变时滞及其上界和它们的差三者之间关系,同时保留Lyapunov—Krasovskii泛函导数中的有用项,得到具有更低保守性的基于线性矩阵不等式的神经网络系统时滞相关渐近稳定的充分条件。最后,数值例子表明该方法的有效性。 相似文献
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Chun-Liang Lin 《Asian journal of control》2001,3(4):289-299
Linear matrix inequalities (LMIs) play a very important role in postmodern control by providing a framework that unifies many concepts. While many papers have addressed the issue for solving LMIs using sequentially numerical algorithms, few have examined solving related LMIs using neural network processing. The aim of this paper is to show the potential of using recurrent neural networks to solve these problems. Two representative LMI problems are considered. First, the problem of scaling a matrix to reduce its norm, which appears often in robust control applications, is considered. Second, the approach is extended to solve the S-procedure problem, which is closely related to the stability of particular nonlinear systems. Illustrative examples are provided to demonstrate use of the proposed approach. 相似文献
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基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技术,针对一类带有范数有界不确定性的时变时滞神经网络系统,给出时滞依赖的鲁棒稳定性准则.系统稳定的充分条件是在激励函数满足一类更为通用的条件下得到的,即激励函数不必是单调可微的,并且消除对时变时滞导数的限制.所给的准则可用Matlab中的线性矩阵不等式控制工具箱进行验证.仿真结果进一步证明结论的有效性. 相似文献
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Guobao Zhang Jing-Jing Xiong Yongming Huang Yong Lu Ling Wang 《Intelligent Automation and Soft Computing》2018,24(3):541-551
This paper investigates the delay-dependent stability problem of recurrent neural
networks with time-varying delay. A new and less conservative stability criterion is
derived through constructing a new augmented Lyapunov-Krasovskii functional
(LKF) and employing the linear matrix inequality method. A new augmented LKF
that considers more information of the slope of neuron activation functions is
developed for further reducing the conservatism of stability results. To deal with
the derivative of the LKF, several commonly used techniques, including the
integral inequality, reciprocally convex combination, and free-weighting matrix
method, are applied. Moreover, it is found that the obtained stability criterion has
a lower computational burden than some recent existing ones. Finally, two
numerical examples are considered to demonstrate the effectiveness of the
presented stability results. 相似文献
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高娟 《计算技术与自动化》2008,27(4):24-26
研究一类具有时滞的细胞神经网络的稳定性问题,利用Lyapunov—Krasovskii泛函的方法,给出时滞相关的稳定性判据。稳定性判据是以线性矩阵不等式的形式给出,可以很容易得出时滞的上界。在得到时滞相关的稳定性判据的同时也可以得到时滞无关的稳定性判据。数值算例说明其结果的优越性。 相似文献