【摘 要】
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本文主要考虑BAM四元数神经网络(QVNNs)的渐近行为.作为BAM神经网络(BAMNNs)的特例,本文也对四元数惯性神经网络(QVINNs)的稳定性进行分析.运用四元数分解的方法和不等式技术,通过构造适当的Lyapunov泛函得出相应线性矩阵不等式形式的充分条件.最后给出一些数值仿真例子证明理论结果的正确性.全文内容主要概括为以下五部分:第一章为绪论部分.首先介绍四元数的发展现状以及BAMNNs
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本文主要考虑BAM四元数神经网络(QVNNs)的渐近行为.作为BAM神经网络(BAMNNs)的特例,本文也对四元数惯性神经网络(QVINNs)的稳定性进行分析.运用四元数分解的方法和不等式技术,通过构造适当的Lyapunov泛函得出相应线性矩阵不等式形式的充分条件.最后给出一些数值仿真例子证明理论结果的正确性.全文内容主要概括为以下五部分:第一章为绪论部分.首先介绍四元数的发展现状以及BAMNNs和惯性神经网络(INNs)的特征和性质,其次对BAM四元数神经网络(BAM-QVNNs)的动力行为的研究现状作出简要概述.第二章研究一类具有时滞的BAM-QVNNs的全局耗散问题.考虑两种不同类型的激活函数,包括一般有界函数和Lipschitz型激活函数.基于四元数的复分解方法将BAM-QVNNs分解为两个复值系统,利用Lyapunov第二方法和不等式技术,导出一些复值线性矩阵不等式形式的充分条件,以确保所讨论神经网络的全局耗散性.第三章主要研究具有时滞的QVINNs的Lagrange指数稳定性.由于惯性项的引入,本章通过构造一个适当的变量替换将其转化为一阶微分系统.然后将QVINNs分解成两个复值系统,运用Lyapunov方法和不等式技术,导出复值线性矩阵不等式形式的充分条件,以确保所讨论网络的Lagrange指数稳定性.第四章主要是对具有时滞的BAM四元数惯性神经网络(BAM-QVINNs)的稳定性进行分析.文中直接研究INNs的稳定性而没有通过变量替换将其转化为一阶微分系统后进行分析.同时为了避免四元数乘法的不可交换性,本章运用四元数的分解方法对BAM-QVINNs进行等价变换,并利用Lyapunov理论、非线性度量方法和一些不等式技术等推导出相应的充分条件,以确保BAM-QVINNs全局渐近稳定和全局指数稳定.第五章对全文的工作做一个全面的总结,并给出需要进一步深入研究的问题,以便继续研究.
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