【人工神经网络稳定性理论比较方法及应用】曾志刚.pdf

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Dissertation Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements For theDegreeof Doctorof PhilosophyinEngineering ComparativeMethodandApplicationofStabilityTheory forArtificial Neural Networks Ph.D.Candidate:Zeng Zhigang Major:SystemsAnalysis andIntegration Supervisor:Prof.华中科技大学博士学位论文 究了具无界变时滞和有界Lipschitz连续激励函数的神经网络的全局渐近稳定性和全局 指数稳定性,得到一些充分条件,这些新的判定条件推广了文献的一些相应结论.讨论 了一类更广泛的具纯时滞的神经网络,得到了一些保证全局指数渐近稳定的充分条件,这些条件可以直接由网络的物理参数来描述,从而便于实际应用.在充分考虑到网络的 时滞响应的情况下还讨论了一类更广泛的分布纯时滞神经网络,判定条件也只和网络的 物理参数有关.同时我们的方法不同于Liapunov函数或Liapunov泛函法,推广和改进 了一些文献的相应结论 利用Ito公式等,得到了随机时滞系统新的比较方法,给出了具变时华中科技大学博士学位论文 stability.Usingthenewcomparativemethod,thevariationofconstantsformula,M-matrixtheory, integraldifferentialinequality,newtheoreticalresultsonglobal exponentialstabilityofneural networkswithboundedtime-varyingdelaysandLipschitzcontinuousactivationfunctions havebeen obtained.