1、应用数学专业毕业论文 精品论文 时滞 Cohen-Grossberg 神经网络的局部稳定性及其吸引域问题关键词：人工神经网络 神经网络计算 时滞影响 时间延迟 局部稳定性 吸引域摘要：在人工神经网络的实现过程中，由于信号传输的速度有限，时滞通常是不可避免的.因此，在定性分析这些网络时，考虑时间延迟的影响是非常重要的，这也引起了国内外学者的广泛关注。 最常见的 Cohen-Grossberg 神经网络模型在并行处理、联想记忆，特别是最优化计算等方面都有相当广泛的应用研究.很多文献都介绍了时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的全局渐近稳定或指数稳定问题，并给出了保证全局渐近稳定或指数
2、稳定的充分条件，而对于局部稳定性问题则很少有人涉足，在此情况下，本论文尝试对具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络和具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络的平衡点的局部稳定性进行探讨，得到了其平衡点达到局部稳定和局部指数稳定的充分条件，并判断出其达到局部指数稳定时的吸引域范围.通过对二者结果的对比分析，归纳出一个重要结论，即在假设的条件满足的情况下，具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的平衡点局部稳定的充分条件同样适用于具分布时滞Cohen-Grossberg 神经网络模型。本文主要由 4 部分组成。 第 1 章，绪论。主要包括人工神经网络发展史、课
3、题背景和本文主要研究内容的简要介绍及一些基本定义和引理。 第 2 章，讨论了具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性。通过构造 Lyapunov 函数以及应用一些不等式技巧等，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件，这些条件独立于时滞， 第 3 章，讨论了具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件。这些条件不仅独立于时滞，并与常时滞Cohen-Grossberg 神经网络模型的局部稳定性条件相同，这是本文得到的一个重要结论。 第
4、 4 章，结论部分。对全文进行了简要总结，并提出今后的研究方向。正文内容在人工神经网络的实现过程中，由于信号传输的速度有限，时滞通常是不可避免的.因此，在定性分析这些网络时，考虑时间延迟的影响是非常重要的，这也引起了国内外学者的广泛关注。 最常见的 Cohen-Grossberg 神经网络模型在并行处理、联想记忆，特别是最优化计算等方面都有相当广泛的应用研究.很多文献都介绍了时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的全局渐近稳定或指数稳定问题，并给出了保证全局渐近稳定或指数稳定的充分条件，而对于局部稳定性问题则很少有人涉足，在此情况下，本论文尝试对具常时滞 Cohen-Grossbe
5、rg 神经网络和具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络的平衡点的局部稳定性进行探讨，得到了其平衡点达到局部稳定和局部指数稳定的充分条件，并判断出其达到局部指数稳定时的吸引域范围.通过对二者结果的对比分析，归纳出一个重要结论，即在假设的条件满足的情况下，具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的平衡点局部稳定的充分条件同样适用于具分布时滞Cohen-Grossberg 神经网络模型。本文主要由 4 部分组成。 第 1 章，绪论。主要包括人工神经网络发展史、课题背景和本文主要研究内容的简要介绍及一些基本定义和引理。 第 2 章，讨论了具常时滞 Cohen-Grossbe
6、rg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性。通过构造 Lyapunov 函数以及应用一些不等式技巧等，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件，这些条件独立于时滞， 第 3 章，讨论了具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件。这些条件不仅独立于时滞，并与常时滞Cohen-Grossberg 神经网络模型的局部稳定性条件相同，这是本文得到的一个重要结论。 第 4 章，结论部分。对全文进行了简要总结，并提出今后的研究方向。在人工神经网络的实现过程中，由于信号传输的速度有
7、限，时滞通常是不可避免的.因此，在定性分析这些网络时，考虑时间延迟的影响是非常重要的，这也引起了国内外学者的广泛关注。 最常见的 Cohen-Grossberg 神经网络模型在并行处理、联想记忆，特别是最优化计算等方面都有相当广泛的应用研究.很多文献都介绍了时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的全局渐近稳定或指数稳定问题，并给出了保证全局渐近稳定或指数稳定的充分条件，而对于局部稳定性问题则很少有人涉足，在此情况下，本论文尝试对具常时滞 Cohen-Grossberg神经网络和具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络的平衡点的局部稳定性进行探讨，得到了其平衡点达到局部稳
8、定和局部指数稳定的充分条件，并判断出其达到局部指数稳定时的吸引域范围.通过对二者结果的对比分析，归纳出一个重要结论，即在假设的条件满足的情况下，具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的平衡点局部稳定的充分条件同样适用于具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型。本文主要由 4 部分组成。 第 1 章，绪论。主要包括人工神经网络发展史、课题背景和本文主要研究内容的简要介绍及一些基本定义和引理。 第 2 章，讨论了具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性。通过构造 Lyapunov 函数以及应用一些不等式技巧等
9、，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件，这些条件独立于时滞， 第 3 章，讨论了具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件。这些条件不仅独立于时滞，并与常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的局部稳定性条件相同，这是本文得到的一个重要结论。 第 4 章，结论部分。对全文进行了简要总结，并提出今后的研究方向。在人工神经网络的实现过程中，由于信号传输的速度有限，时滞通常是不可避免的.因此，在定性分析这些网络时，考虑时间延迟的影响是非常重要的，这也引起了国内外学者的广泛关注。
10、 最常见的 Cohen-Grossberg 神经网络模型在并行处理、联想记忆，特别是最优化计算等方面都有相当广泛的应用研究.很多文献都介绍了时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的全局渐近稳定或指数稳定问题，并给出了保证全局渐近稳定或指数稳定的充分条件，而对于局部稳定性问题则很少有人涉足，在此情况下，本论文尝试对具常时滞 Cohen-Grossberg神经网络和具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络的平衡点的局部稳定性进行探讨，得到了其平衡点达到局部稳定和局部指数稳定的充分条件，并判断出其达到局部指数稳定时的吸引域范围.通过对二者结果的对比分析，归纳出一个重要结论，即
11、在假设的条件满足的情况下，具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的平衡点局部稳定的充分条件同样适用于具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型。本文主要由 4 部分组成。 第 1 章，绪论。主要包括人工神经网络发展史、课题背景和本文主要研究内容的简要介绍及一些基本定义和引理。 第 2 章，讨论了具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性。通过构造 Lyapunov 函数以及应用一些不等式技巧等，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件，这些条件独立于时滞， 第 3 章，讨论了具分布时滞 Cohen-Gro
12、ssberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件。这些条件不仅独立于时滞，并与常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的局部稳定性条件相同，这是本文得到的一个重要结论。 第 4 章，结论部分。对全文进行了简要总结，并提出今后的研究方向。在人工神经网络的实现过程中，由于信号传输的速度有限，时滞通常是不可避免的.因此，在定性分析这些网络时，考虑时间延迟的影响是非常重要的，这也引起了国内外学者的广泛关注。 最常见的 Cohen-Grossberg 神经网络模型在并行处理、联想记忆，特别是最优化计算等方面都有相当广泛的应用
13、研究.很多文献都介绍了时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的全局渐近稳定或指数稳定问题，并给出了保证全局渐近稳定或指数稳定的充分条件，而对于局部稳定性问题则很少有人涉足，在此情况下，本论文尝试对具常时滞 Cohen-Grossberg神经网络和具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络的平衡点的局部稳定性进行探讨，得到了其平衡点达到局部稳定和局部指数稳定的充分条件，并判断出其达到局部指数稳定时的吸引域范围.通过对二者结果的对比分析，归纳出一个重要结论，即在假设的条件满足的情况下，具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的平衡点局部稳定的充分条件同样适用于具
14、分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型。本文主要由 4 部分组成。 第 1 章，绪论。主要包括人工神经网络发展史、课题背景和本文主要研究内容的简要介绍及一些基本定义和引理。 第 2 章，讨论了具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性。通过构造 Lyapunov 函数以及应用一些不等式技巧等，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件，这些条件独立于时滞， 第 3 章，讨论了具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件。
15、这些条件不仅独立于时滞，并与常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的局部稳定性条件相同，这是本文得到的一个重要结论。 第 4 章，结论部分。对全文进行了简要总结，并提出今后的研究方向。在人工神经网络的实现过程中，由于信号传输的速度有限，时滞通常是不可避免的.因此，在定性分析这些网络时，考虑时间延迟的影响是非常重要的，这也引起了国内外学者的广泛关注。 最常见的 Cohen-Grossberg 神经网络模型在并行处理、联想记忆，特别是最优化计算等方面都有相当广泛的应用研究.很多文献都介绍了时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的全局渐近稳定或指数稳定问题，并给出了保证全局
16、渐近稳定或指数稳定的充分条件，而对于局部稳定性问题则很少有人涉足，在此情况下，本论文尝试对具常时滞 Cohen-Grossberg神经网络和具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络的平衡点的局部稳定性进行探讨，得到了其平衡点达到局部稳定和局部指数稳定的充分条件，并判断出其达到局部指数稳定时的吸引域范围.通过对二者结果的对比分析，归纳出一个重要结论，即在假设的条件满足的情况下，具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的平衡点局部稳定的充分条件同样适用于具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型。本文主要由 4 部分组成。 第 1 章，绪论。主要包括人工神经
17、网络发展史、课题背景和本文主要研究内容的简要介绍及一些基本定义和引理。 第 2 章，讨论了具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性。通过构造 Lyapunov 函数以及应用一些不等式技巧等，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件，这些条件独立于时滞， 第 3 章，讨论了具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件。这些条件不仅独立于时滞，并与常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的局部稳定性条件相同，这是本文得到的一
18、个重要结论。 第 4 章，结论部分。对全文进行了简要总结，并提出今后的研究方向。在人工神经网络的实现过程中，由于信号传输的速度有限，时滞通常是不可避免的.因此，在定性分析这些网络时，考虑时间延迟的影响是非常重要的，这也引起了国内外学者的广泛关注。 最常见的 Cohen-Grossberg 神经网络模型在并行处理、联想记忆，特别是最优化计算等方面都有相当广泛的应用研究.很多文献都介绍了时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的全局渐近稳定或指数稳定问题，并给出了保证全局渐近稳定或指数稳定的充分条件，而对于局部稳定性问题则很少有人涉足，在此情况下，本论文尝试对具常时滞 Cohen-Gro
19、ssberg神经网络和具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络的平衡点的局部稳定性进行探讨，得到了其平衡点达到局部稳定和局部指数稳定的充分条件，并判断出其达到局部指数稳定时的吸引域范围.通过对二者结果的对比分析，归纳出一个重要结论，即在假设的条件满足的情况下，具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的平衡点局部稳定的充分条件同样适用于具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型。本文主要由 4 部分组成。 第 1 章，绪论。主要包括人工神经网络发展史、课题背景和本文主要研究内容的简要介绍及一些基本定义和引理。 第 2 章，讨论了具常时滞 Cohen-Gro
20、ssberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性。通过构造 Lyapunov 函数以及应用一些不等式技巧等，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件，这些条件独立于时滞， 第 3 章，讨论了具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件。这些条件不仅独立于时滞，并与常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的局部稳定性条件相同，这是本文得到的一个重要结论。 第 4 章，结论部分。对全文进行了简要总结，并提出今后的研究方向。在人工神经网络的实现过程中，由于信号传
21、输的速度有限，时滞通常是不可避免的.因此，在定性分析这些网络时，考虑时间延迟的影响是非常重要的，这也引起了国内外学者的广泛关注。 最常见的 Cohen-Grossberg 神经网络模型在并行处理、联想记忆，特别是最优化计算等方面都有相当广泛的应用研究.很多文献都介绍了时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的全局渐近稳定或指数稳定问题，并给出了保证全局渐近稳定或指数稳定的充分条件，而对于局部稳定性问题则很少有人涉足，在此情况下，本论文尝试对具常时滞 Cohen-Grossberg神经网络和具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络的平衡点的局部稳定性进行探讨，得到了其平衡点
22、达到局部稳定和局部指数稳定的充分条件，并判断出其达到局部指数稳定时的吸引域范围.通过对二者结果的对比分析，归纳出一个重要结论，即在假设的条件满足的情况下，具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的平衡点局部稳定的充分条件同样适用于具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型。本文主要由 4 部分组成。 第 1 章，绪论。主要包括人工神经网络发展史、课题背景和本文主要研究内容的简要介绍及一些基本定义和引理。 第 2 章，讨论了具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性。通过构造 Lyapunov 函数以及应用一些不
23、等式技巧等，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件，这些条件独立于时滞， 第 3 章，讨论了具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件。这些条件不仅独立于时滞，并与常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的局部稳定性条件相同，这是本文得到的一个重要结论。 第 4 章，结论部分。对全文进行了简要总结，并提出今后的研究方向。在人工神经网络的实现过程中，由于信号传输的速度有限，时滞通常是不可避免的.因此，在定性分析这些网络时，考虑时间延迟的影响是非常重要的，这也引起了国内外学者的
24、广泛关注。 最常见的 Cohen-Grossberg 神经网络模型在并行处理、联想记忆，特别是最优化计算等方面都有相当广泛的应用研究.很多文献都介绍了时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的全局渐近稳定或指数稳定问题，并给出了保证全局渐近稳定或指数稳定的充分条件，而对于局部稳定性问题则很少有人涉足，在此情况下，本论文尝试对具常时滞 Cohen-Grossberg神经网络和具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络的平衡点的局部稳定性进行探讨，得到了其平衡点达到局部稳定和局部指数稳定的充分条件，并判断出其达到局部指数稳定时的吸引域范围.通过对二者结果的对比分析，归纳出一个重
25、要结论，即在假设的条件满足的情况下，具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的平衡点局部稳定的充分条件同样适用于具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型。本文主要由 4 部分组成。 第 1 章，绪论。主要包括人工神经网络发展史、课题背景和本文主要研究内容的简要介绍及一些基本定义和引理。 第 2 章，讨论了具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性。通过构造 Lyapunov 函数以及应用一些不等式技巧等，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件，这些条件独立于时滞， 第 3 章，讨论了具分布时滞 Cohe
26、n-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件。这些条件不仅独立于时滞，并与常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的局部稳定性条件相同，这是本文得到的一个重要结论。 第 4 章，结论部分。对全文进行了简要总结，并提出今后的研究方向。在人工神经网络的实现过程中，由于信号传输的速度有限，时滞通常是不可避免的.因此，在定性分析这些网络时，考虑时间延迟的影响是非常重要的，这也引起了国内外学者的广泛关注。 最常见的 Cohen-Grossberg 神经网络模型在并行处理、联想记忆，特别是最优化计算等方面都有相当
27、广泛的应用研究.很多文献都介绍了时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的全局渐近稳定或指数稳定问题，并给出了保证全局渐近稳定或指数稳定的充分条件，而对于局部稳定性问题则很少有人涉足，在此情况下，本论文尝试对具常时滞 Cohen-Grossberg神经网络和具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络的平衡点的局部稳定性进行探讨，得到了其平衡点达到局部稳定和局部指数稳定的充分条件，并判断出其达到局部指数稳定时的吸引域范围.通过对二者结果的对比分析，归纳出一个重要结论，即在假设的条件满足的情况下，具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的平衡点局部稳定的充分条件同
28、样适用于具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型。本文主要由 4 部分组成。 第 1 章，绪论。主要包括人工神经网络发展史、课题背景和本文主要研究内容的简要介绍及一些基本定义和引理。 第 2 章，讨论了具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性。通过构造 Lyapunov 函数以及应用一些不等式技巧等，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件，这些条件独立于时滞， 第 3 章，讨论了具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些
29、充分条件。这些条件不仅独立于时滞，并与常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的局部稳定性条件相同，这是本文得到的一个重要结论。 第 4 章，结论部分。对全文进行了简要总结，并提出今后的研究方向。在人工神经网络的实现过程中，由于信号传输的速度有限，时滞通常是不可避免的.因此，在定性分析这些网络时，考虑时间延迟的影响是非常重要的，这也引起了国内外学者的广泛关注。 最常见的 Cohen-Grossberg 神经网络模型在并行处理、联想记忆，特别是最优化计算等方面都有相当广泛的应用研究.很多文献都介绍了时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的全局渐近稳定或指数稳定问题，并给出
30、了保证全局渐近稳定或指数稳定的充分条件，而对于局部稳定性问题则很少有人涉足，在此情况下，本论文尝试对具常时滞 Cohen-Grossberg神经网络和具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络的平衡点的局部稳定性进行探讨，得到了其平衡点达到局部稳定和局部指数稳定的充分条件，并判断出其达到局部指数稳定时的吸引域范围.通过对二者结果的对比分析，归纳出一个重要结论，即在假设的条件满足的情况下，具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的平衡点局部稳定的充分条件同样适用于具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型。本文主要由 4 部分组成。 第 1 章，绪论。主要包
31、括人工神经网络发展史、课题背景和本文主要研究内容的简要介绍及一些基本定义和引理。 第 2 章，讨论了具常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性。通过构造 Lyapunov 函数以及应用一些不等式技巧等，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件，这些条件独立于时滞， 第 3 章，讨论了具分布时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型在两类范数定义下的局部稳定性和局部指数稳定性，得到了模型的平衡点达到局部稳定的一些充分条件。这些条件不仅独立于时滞，并与常时滞 Cohen-Grossberg 神经网络模型的局部稳定性条件相同，这是本
32、文得到的一个重要结论。 第 4 章，结论部分。对全文进行了简要总结，并提出今后的研究方向。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3 锝檡骹笪 yLrQ#?0 鯖 l 壛枒l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛渓?擗#?“?# 綫 G 刿#K 芿$?7. 耟?Wa 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 皗 E|?pDb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$F?責鯻 0 橔 C,f 薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵秾腵薍秾腵%?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍
