【摘 要】
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本文考虑如下的具有不连续激活函数的离散神经网络系统(?),并研究该系统的稳定性,包括它的有界性、非振动性以及渐近性.这里的(Σ)即正文第二章中的(2.1).全文分为四章,各章节主要内容如下:第一章陈述本文的研究背景和课题来源.首先,本章通过几个有代表性的数学模型,对神经网络的历史与发展进行了简要的回顾;接着,介绍了不连续神经网络的研究现状;最后,借鉴前人的研究成果引出本文的研究主题.第二章是本文的
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本文考虑如下的具有不连续激活函数的离散神经网络系统(?),并研究该系统的稳定性,包括它的有界性、非振动性以及渐近性.这里的(Σ)即正文第二章中的(2.1).全文分为四章,各章节主要内容如下:第一章陈述本文的研究背景和课题来源.首先,本章通过几个有代表性的数学模型,对神经网络的历史与发展进行了简要的回顾;接着,介绍了不连续神经网络的研究现状;最后,借鉴前人的研究成果引出本文的研究主题.第二章是本文的准备工作.首先,对本文所考虑的离散神经网络做适当的符号说明及公式化处理;接着,给出了本文将用到的相关概念的定义,以及后续将要用到的两个引理.本章的工作将是后续讨论的基础.第三章讨论系统(Σ)的有界性和非振动性.在有界性方面,利用数学分析的方法,我们给出了系统(Σ)有界的三个充分性判据.在非振动性方面,我们分为两部分:第一部分,给出了保证系统(Σ)的解最终常号的两个判别准则;第二部分,分别给出了系统(Σ)的解关于其相应的常输入系统的平衡解全局常号、最终常号的一个判别条件.第四章分两部分研究系统(Σ)的渐近性.第一部分,通过构造适当的Lyapunov函数,得到了系统(Σ)渐近接近其相应的常输入系统的平衡解的两个判别准则;第二部分,在激活函数有界的前提下,我们先给出系统(Σ)内部指数渐近接近的一个判定定理,接着,再给出系统(Σ)指数渐近接近其相应的常输入系统的平衡解的充分性判据.在不要求激活函数有界的前提下,我们得到的系统(Σ)指数渐近接近其相应的常输入系统的平衡解的充分性判据,并具体地给出其收敛指标.在第三章和第四章的讨论中,我们都配有适量的例题来验证结论的可行性.本文的工作,一定程度上补充、发展了论文[李伟健[34]:一类具有时变输入的时滞离散BAM神经网络的稳定性分析]的成果.
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