S分布时滞随机广义神经网络的动力行为研究

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1、S一分布时滞随机广义神经网络的动力行为研究学位论文完成同期：z翌丛二』二型指导教师签字：答辩委员会成员签字：j!=S．分布时滞随机广义神经网络的动力行为研究谨以此论文献给我敬爱的导师及辛勤养育我的父母一一甄艳S．分布时滞随机J“义神经网络的动力行为研究独创声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果．据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含未获得(注：如没有其他需要特别声明的，本栏可空)或其他教育机构的学位或证书使用过的材料．与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献

2、均己在论文中作了明确的说明并表示谢意．学位论文作者签名：吼艳签字嘿2019年如咖学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅．本人授权学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文．同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务．(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：签--7-日期：20l铂E5甄艳月邳日f导

3、师签字：签字日期：20／9年妨Z归S．分布时滞随机广义神经网络的动力行为研究S一分布时滞随机广义神经网络的动力行为研究摘要人工神经网络(ArtifiCialNeuralNetworks，ANN)是一种模拟人类大脑神经网络结构实现某种智能行为的非线性、自适应信息处理系统。在信息领域、自动化领域、医学领域、经济领域等都有广泛的应用。本文研究了含有S一分布时滞随机广义神经网络的动力行为。丰要内容如下：首先，简介了人工神经网络的背景知识，国内外研究现状及本文所需的基础知识。随后，在前人研究的基础上，运用Lyapunov泛函方法，随机分析，LaSalle不变原理研究

4、了随机广义细胞神经网络模型的均方指数稳定性问题，通过利用仿真实验证实了所得结论的正确性。进而，通过构造Lyapunov—Kravsovskii泛函，研究了含有leakage项的S一分布时滞BAM神经网络模型的全局吸引性问题。最后，利用Lyapunov—Kravsovskii泛函与随机分析技巧，研究了BAM神经网络模型在随机因素影响下的全局吸引性问题，推广了相关文献的结果。关键词：S分布时滞；随机分析；Lyapunov泛函：均方指数稳定；全局渐近吸引。S．分布时滞随机』“义神经网络的动力行为研究DynamiCSBehaviorResearchforStoch

5、a；tiGeneraI‘zedUynamCSe11avrsesearcll0ChaSCeneraIelINeuraINetworksWithS—typeDistributedDeIaysAbstractArtificialNeuralnetwork(ArtificialNeuralNetworks，ANN)isakindofnonlinear,adaptiveinformationprocessingsystemwhichisusedtocertainintelligentbehaviorbysimulatinghumanbrainstructure．It

6、hasbeenwidelyappliedinthefieldofinformation，automation，medicine，economy,etc．ThispaperstudiesthedynamicalbehaviorofstochasticgeneralizedneuralnetworkswithS-typedistributeddelays．Themaincontentsareshownasfollows：Firstly,thebackgroundknowledgeofneuralnetwork，thebasicknowledgeofthispa

7、per,andtheresearchstatusathomeandabroadareintroduced．Then，basedonthepreviousliterature，globalexponentialstabilityofstochasticgeneralizedcellularneuralnetworkswithS-typedistributeddelaysisstudiedbyusingLyapunovfunctionalmethod，stochasticanalysis，andLaSalleinvariableprinciple，andsim

8、ulationshowsthevalidityoftheconcl