导读:本文包含了时滞细胞神经网络系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:神经网络,时滞脉冲,反周期解,指数稳定性
时滞细胞神经网络系统论文文献综述
本宝伟[1]（2018）在《一类具有时滞脉冲的细胞神经网络系统解的存在唯一性和指数稳定性研究》一文中研究指出本文中,我们分别讨论了带有时滞脉冲的细胞神经网络系统(DCNNs)解的存在唯一性和指数稳定性:通过运用不动点定理,我们得到了带有脉冲的DCNNs方程反周期解和一般解的存在性及唯一性;通过建立一般解的具体形式,使用一些新的脉冲微分不等式及技巧,我们获得了一新的指数稳定性定理;最后,我们通过两个例子来说明本文结果的合理性与创新性.(本文来源于《湘潭大学》期刊2018-04-10）
陈宁,田宝单,陈继乾[2]（2015）在《具变时滞细胞神经网络系统解的稳定性与Hopf分岔（英文）》一文中研究指出在本文中,我们利用不动点理论和技巧,结合一类变时滞细胞神经网络系统的动力特征,研究其概周期解的存在性,在传递函数去掉有界的条件下,得到其不依赖于时滞的解的存在唯一性。进一步应用指数D-划分法,讨论系统的平衡点的性态,给出其稳定性和Hopf分岔存在的充分条件.再者我们研究具有时滞随机细胞神经网络系统解的指数稳定性,得到了当该系统的扰动项满足Lipschitz条件时的一些几乎必然指数稳定性的代数准则.(本文来源于《生物数学学报》期刊2015年04期）
张林丽,何莲花[3]（2014）在《一类具有脉冲和时滞的细胞神经网络系统的反周期解》一文中研究指出利用迭代分析方法研究了一类具有脉冲和时滞的细胞神经网络反周期解的存在性和唯一性,以及平衡点的一致稳定性,得到了一些新的结论.(本文来源于《海南师范大学学报(自然科学版)》期刊2014年03期）
朱红英,林远华,冯春华[4]（2013）在《具有界时滞和分布时滞的脉冲细胞神经网络动力系统的全局指数稳定性》一文中研究指出基于现有文献大多研究线性脉冲动力系统,对具非线性脉冲影响的研究较少的情况,主要利用拓扑度理论,M-矩阵理论,Liapunov泛函方法,研究了具有界时滞和分布时滞的一类细胞神经网络动力系统的非线性脉冲影响,获得了其平衡点全局指数稳定性的充分条件.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2013年23期）
陆克盛[5]（2013）在《一类具有脉冲和时滞的细胞神经网络系统的反周期解》一文中研究指出通过微分不等式分析技巧,得出了一类具有脉冲和时滞的细胞神经网络系统反周期解存在性和全局指数稳定性的新的充分条件,推广和改进了已有文献的相关结果。(本文来源于《广西民族师范学院学报》期刊2013年03期）
张建华[6]（2011）在《基于细胞神经网络的非线性时滞系统自适应控制》一文中研究指出在现代工业生产过程中,为了高品质大批量的生产,构造系统通常具有非线性、时变性、不可预知的参数和其他复杂特性,而只用线性系统的方法往往不能全面描述系统的动态特性。基于神经网络的感应技术,凭借其固有的逼近能力,被认为是解决复杂动态系统建模与控制的有效方法。时滞现象也是普遍存在于实际的工业生产过程中,这使得系统的控制问题变得具有挑战性。博士阶段所做研究的目的是通过神经网络为蓝本处理时滞系统在控制领域中存在的相关问题,特别是为针对时滞细胞神经网络的稳定性、同步和非线性系统辨识和控制进行研究,提供有效的解决方案。简要介绍主要研究成果如下所述。论文首先研究了带有时滞的细胞神经网络的稳定性问题,根据Lyapunov稳定性理论给出全局渐近稳定和指数稳定的稳定性新判据。稳定性判据分为时滞相关和时滞无关两种,在时滞比较小的情况下,时滞相关的稳定性判据通常更有意义。稳定性判据以LMI的形式给出,可通过软件实现。其次,针对带有混沌现象的时滞细胞神经网络,研究了混沌同步控制问题。在伴有外界扰动的情况下,设计了基于滑模控制方法的自适应混沌同步控制器;针对带有脉冲的一致混沌神经网络,设计脉冲同步控制器。论文研究了多输入多输出非线性系统的神经网络辨识与控制。针对一般性的非线性时滞系统,基于Lyapunov稳定性理论,应用滑模控制的相关思想设计间接自适应控制。利用神经网络对非线性系统进行辨识,神经网络的权值系数通过自适应算法调整,利用辨识出的模型,设计相应的控制器使系统状态能够跟踪上预先设定的轨迹。进一步应用动态补偿的方法设计神经网络间接自适应控制器,利用神经网络对非线性系统进行辨识,根据辨识出的模型设计控制器,在设计控制器时加入适当的动态补偿,使系统状态能够跟踪上预先设定好的轨迹。论文针对具有叁角结构的单输入单输出非线性时滞系统,首先基于返步迭代策略,设计了神经网络直接自适应控制器,并通过Lyapunov稳定性理论证明了系统的输出和期望轨迹的误差闭环系统一致有界稳定。进一步通过基于返步迭代策略,设计了神经网络间接自适应控制器,针对系统进行神经网络辨识,并在辨识模型的基础上,加入动态补偿的方法设计控制策略,通过Lyapunov稳定性理论证明了系统的输出和期望轨迹的误差闭环系统一致有界稳定。最后,论文研究了一类典型非线性时滞系统,即焊管焊接过程的温度控制系统。首先对焊管焊接过程进行研究,建立了稳态的数学模型,分析了焊接过程温度的变化规律。从变化规律可以看出,无法精确建立焊接过程关于温度的动态数学模型。理论分析表明温度控制过程是一个受到电流和电压等因素影响的,具有叁角结构特性的非线性时滞系统。论文建立了焊接过程关于温度的状态空间表达形式,采用所提出的神经网络返步迭代间接自适应方法进行控制。搭建了焊管焊接温度控制实验平台,通过OPC技术实现了Matlab和组态王的通讯联系,最终在焊管焊接温度控制系统中验证了控制方法的有效性。(本文来源于《燕山大学》期刊2011-06-30）
潘凤燕,冯春华[7]（2010）在《脉冲时滞细胞神经网络系统的反周期解》一文中研究指出通过构造合适的Lyapunov函数来研究脉冲时滞细胞神经网络系统,得出了脉冲时滞细胞神经网络系统反周期解存在性和指数稳定性的充分条件。(本文来源于《广西师范大学学报(自然科学版)》期刊2010年01期）
侯学刚[8]（2009）在《时滞不确定性细胞神经网络系统的K-全局指数稳定性》一文中研究指出针对一类具有时滞的参数不确定的细胞神经网络模型,利用稳定化的状态反馈控制,采用常数变易法、李雅普洛夫方法及不等式分析技巧,给出了这类模型的K-全局指数稳定的充分条件。(本文来源于《内江科技》期刊2009年12期）
罗文品,钟守铭[9]（2008）在《脉冲时滞细胞神经网络系统的指数稳定性》一文中研究指出讨论了一类具有时滞的脉冲细胞神经网络的全局指数稳定性。利用Lyapunov函数和不等式技巧得到了该系统全局指数稳定的一个充分条件,同时给出示例说明结果的有效性。(本文来源于《四川理工学院学报(自然科学版)》期刊2008年04期）
张龙[10]（2004）在《具可变时滞周期细胞神经网络系统周期解的存在性和全局渐近稳定性》一文中研究指出本文研究了一类具可变时滞的非自治周期细胞神经网络系统。通过运用迭合度理论和构建合适的Liapunov函数的方法，在两组不同条件下，分别得到了系统的周期解存在性和全局渐近稳定性的充分性条件。并且作为本文研究系统(1)的一些特殊情况，分别得到了相对应系统周期解存在性的充分性条件。通过比较本文所得到的结果与已有文献中所得到的结果，我们发现在已有文献中考虑的是一常时滞系统，而本文考虑的是一变时滞系统，因此，本文考虑的系统更具一般性，并且通过比较本文结果和已有结果可以看出现有结果只是本文的特殊情形。(本文来源于《新疆大学》期刊2004-06-30）
时滞细胞神经网络系统论文开题报告
（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：
在本文中,我们利用不动点理论和技巧,结合一类变时滞细胞神经网络系统的动力特征,研究其概周期解的存在性,在传递函数去掉有界的条件下,得到其不依赖于时滞的解的存在唯一性。进一步应用指数D-划分法,讨论系统的平衡点的性态,给出其稳定性和Hopf分岔存在的充分条件.再者我们研究具有时滞随机细胞神经网络系统解的指数稳定性,得到了当该系统的扰动项满足Lipschitz条件时的一些几乎必然指数稳定性的代数准则.
（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。
时滞细胞神经网络系统论文参考文献
[1].本宝伟.一类具有时滞脉冲的细胞神经网络系统解的存在唯一性和指数稳定性研究[D].湘潭大学.2018
[2].陈宁,田宝单,陈继乾.具变时滞细胞神经网络系统解的稳定性与Hopf分岔（英文）[J].生物数学学报.2015
[3].张林丽,何莲花.一类具有脉冲和时滞的细胞神经网络系统的反周期解[J].海南师范大学学报(自然科学版).2014
[4].朱红英,林远华,冯春华.具有界时滞和分布时滞的脉冲细胞神经网络动力系统的全局指数稳定性[J].数学的实践与认识.2013
[5].陆克盛.一类具有脉冲和时滞的细胞神经网络系统的反周期解[J].广西民族师范学院学报.2013
[6].张建华.基于细胞神经网络的非线性时滞系统自适应控制[D].燕山大学.2011
[7].潘凤燕,冯春华.脉冲时滞细胞神经网络系统的反周期解[J].广西师范大学学报(自然科学版).2010
[8].侯学刚.时滞不确定性细胞神经网络系统的K-全局指数稳定性[J].内江科技.2009
[9].罗文品,钟守铭.脉冲时滞细胞神经网络系统的指数稳定性[J].四川理工学院学报(自然科学版).2008
[10].张龙.具可变时滞周期细胞神经网络系统周期解的存在性和全局渐近稳定性[D].新疆大学.2004