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时间:2019-03-16
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1、学校代码10345研完类型基媒研究,:-V;.....游知巧iLk弯ZHEJIANGNORMALUNIVERSITY.帝户.■r..-.w.''‘'.-.f占.-?■.'\硕去学位论文題目:Cliford递归神经网络的全局稳定性学种专业:应巧數学;年级:2013级学号2013210436研究生;徐佩指导教师;刘洋中巧分类号:0巧3论文從交时间;2016年3月Cli航rd递归神经网络的全局稳定性Gof
2、Crd-vauedrecurrentneurallobalstabilityliffolnetworkswithtimedelays作者:徐佩Author:XuPei指导教师:刘洋Supervisor:LiuYang专业:应用數学Maor:AppliedMathematicsj学位:理学硕去Degree;MasterofScience授予单位:浙江师范大学Institute:ZhejiangNormalUniversi
3、tyMa2016y,摘要rdamK-化79)Clifo代数(几何代数)由W山i.Cliford(1845提出凭借其结构,对几何问题的解决优势和实际价值,已经广泛应用到各个领域,如神经计算、计算机和机器人视觉、图像和信号处理、控制问题等领域.最近Cli化rd神经网络作为实,一值神经网络模型的扩展已经成为个热口的研究领域.具有函数逼近能力的神经,网络需要増强、旋转和扩张等操作比如BP神经网络.这些操作在实值的神经网络,.然而在Cordord里被欧几里得度量限制lif值神经网络里
4、,C1近代数具有无坐标框架和射影分裂等特点也就是说度量在C1近ord值神经网络里是可行的.因此这些操作,,在Cliford值神经网络可W很有效的执行.在实际的应用中神经网络系统经常要求是稳定性的系统这个要求使得我们在,,研巧神经网络模型时对其模型的稳定性分析成为了必要同时这也成为一个重要的,,研究方向.通过几十年的努为对实值神经网络系统稳定性的研巧趋于成熟并获得了,.令人瞩目的成就.近几年复值神经网络的研巧也取得很大进步因此把实值神经网,,l络和复值神经网络推广到Ciford代数是有必
5、要的.而现在关于Cliford值神经网络稳定性的研究还很少.据我们所知Cliford值的时滞递归神经网络的稳定性问题仍未解,-决.本文将基于Lyapunov稳定性原理、M矩阵原理、线性矩阵不等式(LMI)方法lNN.得到Ciford值的时滞递归神经网络(Rs)的全局渐近稳定性、全局指数稳定性一在第二章中我们研究了基于M-矩阵的C1近ord递归神经网络的的平衡点的存在唯,-li性和基于M矩阵的Cford递归神经网络的全局渐近稳定性.第H章中基于LMI我,,一们首先探巧了Cliford递归神
6、经网络的平衡点的存在唯性Cliford递归,然后给出了神经网络的全局渐近稳定性和全局指数稳定性W及收敛速率.最后,为了确保结论的一二有效性我们给定了个例子及数值仿真.第章中激活函数满足的李普希茨条件比,第H章系统的激活函数满足的李普希茨条件更严格.关键词:Cliford递归神经网络时滞全局渐近稳定全局指数稳定线性矩阵不等;;;;式AbstractCtrilwasindubWilliK.Clifford1845liffordalgebraeomecaebratroce
7、dam(gg)y(1879.Ithasbee打aliedtovariousfieldssuchasneuralcomutincomuterandpppg,p)robotvisionimaeandsinalrocessincontrolroblemsandotherareasduetoits,ggpg,ppracticalandpowerfulframeworkfortherepresentatio打andsolutio打ofgeome
8、tricalrob.tsionfrealvaluemodelsClifordneural打etworkshaslemRecenlasanextenopy,,becomeanactiveresearchfield.Neuralnetworksforfu打ctionapproximatio打requirefeature
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