导读:本文包含了中立型随机神经网络论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:eutral,It,formula,Markov,chain,Stability
中立型随机神经网络论文文献综述
马鹏宇,杜波[1]（2018）在《一类具马尔科夫链中立型随机神经网络的动力学性质（英文）》一文中研究指出A generalized neutral stochastic functional differential equation(NSFDE) with Markovian switching is studied. We will discuss some important properties of the solutions including boundedness and exponential stability by using Lyapunov-Krasovskii functional,Matrix inequality and some analysis techniques. Finally, an numerical example for neutral stochastic neural networks with Markovian switching is given to show the effectiveness of the results in this paper.(本文来源于《数学季刊(英文版)》期刊2018年03期）
李亚军,邓飞其[2]（2015）在《具脉冲混合时滞马尔可夫跳中立型随机神经网络系统指数稳定性》一文中研究指出研究了具脉冲和混合时滞马尔可夫跳随机神经网络的鲁棒指数稳定性.通过构造合适Lyapunov-Krasovsii泛函,利用随机Lyapunov稳定性理论,给出并证明了该系统均方指数稳定性的充分条件,所有结果以线性矩阵不等式的形式给,数值算例表明无论脉冲是否发生在马尔可夫跳时刻,给出的稳定性标准都是有效的.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2015年19期）
黄浩,吴正,王良龙[3]（2014）在《基于LMI方法的多时滞中立型随机神经网络的ψ~γ稳定性》一文中研究指出研究了一类具有多个时滞的中立型随机神经网络的均方φ~γ稳定性问题,应用Lyapunov-Krasovskii泛函稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,建立了系统解的均方φ~γ稳定性判别准则.(本文来源于《生物数学学报》期刊2014年02期）
李亚军,邓飞其[4]（2013）在《具混合时滞中立型随机神经网络均方渐近稳定性》一文中研究指出研究了一类具有混合时滞和非线性干扰中立型不确定随机神经网络鲁棒稳定性,所考虑的不确定为范数有界,混合时滞由离散和分布时滞组成,借助李雅普诺夫函数和随机稳定性理论,利用伊藤公式,给出并证明了使系统鲁棒稳定的充分条件,所有结果以线性矩阵不等式的形式给出,数值算例表明了所给方法的有效性.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2013年09期）
中立型随机神经网络论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究了具脉冲和混合时滞马尔可夫跳随机神经网络的鲁棒指数稳定性.通过构造合适Lyapunov-Krasovsii泛函,利用随机Lyapunov稳定性理论,给出并证明了该系统均方指数稳定性的充分条件,所有结果以线性矩阵不等式的形式给,数值算例表明无论脉冲是否发生在马尔可夫跳时刻,给出的稳定性标准都是有效的.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
中立型随机神经网络论文参考文献
[1].马鹏宇,杜波.一类具马尔科夫链中立型随机神经网络的动力学性质（英文）[J].数学季刊(英文版).2018
[2].李亚军,邓飞其.具脉冲混合时滞马尔可夫跳中立型随机神经网络系统指数稳定性[J].数学的实践与认识.2015
[3].黄浩,吴正,王良龙.基于LMI方法的多时滞中立型随机神经网络的ψ~γ稳定性[J].生物数学学报.2014
[4].李亚军,邓飞其.具混合时滞中立型随机神经网络均方渐近稳定性[J].数学的实践与认识.2013