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具有时滞的双向联想记忆(BAM)的神经网络的全局动力学行为
被引量：
7
1
作者
周进
刘曾荣
向兰
《应用数学和力学》
EI
CSCD
北大核心
2005年第3期300-308,共9页
在没有假定关联函数的光滑性,单调性和有界性的条件下,应用Liapunov泛函方法和矩阵代数技术,得到具有常数传输时滞的双向联想记忆(BAM)的神经网络模型平衡点存在性和全局指数稳定性的一些新的充分条件,这些条件可以由网络参数,连接矩...
在没有假定关联函数的光滑性,单调性和有界性的条件下,应用Liapunov泛函方法和矩阵代数技术,得到具有常数传输时滞的双向联想记忆(BAM)的神经网络模型平衡点存在性和全局指数稳定性的一些新的充分条件,这些条件可以由网络参数,连接矩阵和关联函数的Lipschitz常数所表示的M矩阵来刻化· 这些结果不仅是简单和实用的。
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关键词
双
向
联想
记忆
(
bam
)
神经网络
全局指数稳定
LIAPUNOV泛函
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职称材料
一种用于模式识别的新型神经网络模型
被引量：
1
2
作者
田凯
郑丽颖
王科俊
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
2002年第6期82-84,共3页
双向联想记忆(BAM)网络和BP网络是两种重要的神经网络模型,研究结果表明将BAM网络的输入用40%的噪声污染,这种网络仍然可以实现正确联想.另一方面BAM网络有一个严重的缺点就是它无法实现数据压缩,而BP网络却恰恰能够很好地实现数据压缩...
双向联想记忆(BAM)网络和BP网络是两种重要的神经网络模型,研究结果表明将BAM网络的输入用40%的噪声污染,这种网络仍然可以实现正确联想.另一方面BAM网络有一个严重的缺点就是它无法实现数据压缩,而BP网络却恰恰能够很好地实现数据压缩,但它的容错性不好.本文同时从识别率和节省存储空间两方面出发,提出了一种BAM-BP神经网络模型.该模型具有容错性好、识别率高、简单等优点.
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关键词
双
联想
记忆
(
bam
)
BP神经网络
模式识别
误差反传(BP)学习算法
bam
-BP神经网络
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职称材料
时滞标准神经网络模型及其应用
被引量：
4
3
作者
刘妹琴
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第5期750-758,共9页
提出一种新的神经网络模型—时滞标准神经网络模型(DSNNM),它由线性动力学系统和有界静态时滞非线性算子连接而成.利用不同的Lyapunov 泛函和S 方法推导出DSNNM 全局渐近稳定性和全局指数稳定性的充分条件,这些条件可表示为线性矩阵不等...
提出一种新的神经网络模型—时滞标准神经网络模型(DSNNM),它由线性动力学系统和有界静态时滞非线性算子连接而成.利用不同的Lyapunov 泛函和S 方法推导出DSNNM 全局渐近稳定性和全局指数稳定性的充分条件,这些条件可表示为线性矩阵不等式(LMI)形式.大多数时滞(或非时滞)动态神经网络(DANN)稳定性分析或神经网络控制系统都可以转化为DSNNM,以便用统一的方法进行稳定性分析或镇定控制.从DSNNM 应用于时滞联想记忆(BAM)神经网络的稳定性分析以及PH 中和过程神经控制器的综合实例, 可以看出,得到的稳定性判据扩展并改进了以往文献中的稳定性定理,而且可将稳定性分析推广到非线性控制系统的综合.
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关键词
时滞标准神经网络模型(DSNNM)
线性矩阵不等式(LMI)
稳定性
广义特征值问题(GEVP)
双
向
联想
记忆
(
bam
)
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职称材料
题名
具有时滞的双向联想记忆(BAM)的神经网络的全局动力学行为
被引量：
7
1
作者
周进
刘曾荣
向兰
机构
河北工业大学应用数学研究所
上海大学数学系
河北工业大学应用物理系
出处
《应用数学和力学》
EI
CSCD
北大核心
2005年第3期300-308,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(60474071
10171061)
+2 种基金
中国国家博士后科学基金资助项目(20040350121)
河北省教委科研计划资助项目(2003103)
河北省高校应用数学与物理重点学科建设资助项目
文摘
在没有假定关联函数的光滑性,单调性和有界性的条件下,应用Liapunov泛函方法和矩阵代数技术,得到具有常数传输时滞的双向联想记忆(BAM)的神经网络模型平衡点存在性和全局指数稳定性的一些新的充分条件,这些条件可以由网络参数,连接矩阵和关联函数的Lipschitz常数所表示的M矩阵来刻化· 这些结果不仅是简单和实用的。
关键词
双
向
联想
记忆
(
bam
)
神经网络
全局指数稳定
LIAPUNOV泛函
Keywords
bidirectional associative memory (
bam
)
neural network
global exponential stability
Liapunov function
分类号
O175 [理学—基础数学]
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
一种用于模式识别的新型神经网络模型
被引量：
1
2
作者
田凯
郑丽颖
王科俊
机构
哈尔滨工程大学自动化学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
2002年第6期82-84,共3页
文摘
双向联想记忆(BAM)网络和BP网络是两种重要的神经网络模型,研究结果表明将BAM网络的输入用40%的噪声污染,这种网络仍然可以实现正确联想.另一方面BAM网络有一个严重的缺点就是它无法实现数据压缩,而BP网络却恰恰能够很好地实现数据压缩,但它的容错性不好.本文同时从识别率和节省存储空间两方面出发,提出了一种BAM-BP神经网络模型.该模型具有容错性好、识别率高、简单等优点.
关键词
双
联想
记忆
(
bam
)
BP神经网络
模式识别
误差反传(BP)学习算法
bam
-BP神经网络
Keywords
bam
BP neural network
pattern recognition
BP learning algorithm
bam
-BP neural network
分类号
O235 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
时滞标准神经网络模型及其应用
被引量：
4
3
作者
刘妹琴
机构
浙江大学电气工程学院系统科学与工程学系
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第5期750-758,共9页
基金
国家自然科学基金(60374028)资助~~
文摘
提出一种新的神经网络模型—时滞标准神经网络模型(DSNNM),它由线性动力学系统和有界静态时滞非线性算子连接而成.利用不同的Lyapunov 泛函和S 方法推导出DSNNM 全局渐近稳定性和全局指数稳定性的充分条件,这些条件可表示为线性矩阵不等式(LMI)形式.大多数时滞(或非时滞)动态神经网络(DANN)稳定性分析或神经网络控制系统都可以转化为DSNNM,以便用统一的方法进行稳定性分析或镇定控制.从DSNNM 应用于时滞联想记忆(BAM)神经网络的稳定性分析以及PH 中和过程神经控制器的综合实例, 可以看出,得到的稳定性判据扩展并改进了以往文献中的稳定性定理,而且可将稳定性分析推广到非线性控制系统的综合.
关键词
时滞标准神经网络模型(DSNNM)
线性矩阵不等式(LMI)
稳定性
广义特征值问题(GEVP)
双
向
联想
记忆
(
bam
)
Keywords
Delayed standard neural network model （DSNNM）, linear matrix inequality （LMI）, stability, generalized eigenvalue problem （GEVP）, bidirectional associative memory（
bam
）
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
具有时滞的双向联想记忆(BAM)的神经网络的全局动力学行为
周进
刘曾荣
向兰
《应用数学和力学》
EI
CSCD
北大核心
2005
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种用于模式识别的新型神经网络模型
田凯
郑丽颖
王科俊
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
2002
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
时滞标准神经网络模型及其应用
刘妹琴
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2005
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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