导读:本文包含了双向联想记忆论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:神经网络,双向,记忆,稳定性,指数,网络,周期。
双向联想记忆论文文献综述
孟益民,黄立宏,郭上江[1]（2018）在《具分布时滞双向联想记忆神经网络周期解的存在性及全局稳定性》一文中研究指出本文研究了具分布时滞的双向联想记忆神经网络的动力学性质.不需要激励函数有界性和可微性,利用重合度理论的延拓定理和Krasnosel'skii的锥不动点定理,我们获得了具分布时滞双向联想记忆神经网络模型周期解的存在性和全局指数稳定性的新结论.数值模拟的结果与我们的理论相一致.(本文来源于《应用数学学报》期刊2018年03期）
潘秋瑾[2]（2018）在《分数阶时滞双向联想记忆神经网络的稳定性，同步和周期性》一文中研究指出以研究神经网络与动力学系统交叉结合的一门学科称为神经动力学系统.在现实生活中大部分的系统是极其复杂的,采用分数阶微分模型能更好地描述物理学、工程系统、医疗机械等动态变化过程,所以研究分数阶神经网络系统有很好应用价值和前景.因此本文主要研究了分数阶时滞双向联想神经网络的稳定性,同步和周期性.利用Caputo分数阶导数理论、Mittag-Leffler函数及Razumikhin定理,分析系统的动态演化特征,得到了系统稳定性,同步和周期性的理论判据.主要工作概述如下:运用分数阶微分方程的相关理论、Laplace变换、Leibniz法则,研究了分数阶时滞双向联想记忆神经网络具有平衡点,以及系统全局一致渐近稳定性和同步,并利用数据仿真验证了结果的有效性.设计合适的Lyapunov函数,在线性反馈控制器下,获得了非时滞的分数阶双向联想记忆神经网络的有界性和渐近?-周期性的充分条件,为时滞分数阶神经动力学系统的周期性提供了新思想.(本文来源于《湖北师范大学》期刊2018-05-01）
徐彦,熊迎军[3]（2018）在《一种基于MRⅡ算法的叁层二值双向联想记忆网络》一文中研究指出传统的两层二值双向联想记忆(BAM)网络因其结构的限制存在着存储容量有限、区分小差别模式和存储非正交模式能力不足的缺陷,结构上将其扩展至叁层网络是一个有效的解决思路,但是叁层二值BAM网络的学习是一个难题,而叁层连续型BAM网络又存在处理二值问题不方便的问题。为了解决这些问题,提出一种叁层结构的二值双向联想记忆网络,创新之处是采用了二值多层前向网络的MRⅡ算法实现了叁层二值BAM网络的学习。实验结果表明,基于MRⅡ算法的叁层二值BAM网络极大地提高了网络的存储容量和模式区分能力,同时保留了二值网络特定的优势,具有较高的理论与实用价值。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2018年02期）
杨金祥[4]（2018）在《具有时滞的双向联想记忆神经网络的稳定性分析》一文中研究指出研究一类具有时滞的变系数双向联想记忆神经网络(BAM)的稳定性问题.由于时滞变系数双向联想记忆神经网络的平衡点不一定存在,分平衡点存在和不存在两种情况进行研究.在BAM神经网络系统存在平衡点时,通过构造Lyapunov函数,结合不等式分析技巧,给出了系统指数稳定的充分条件;在BAM神经网络系统不存在平衡点时,利用数学归纳法给出了系统的吸引域.(本文来源于《西南民族大学学报(自然科学版)》期刊2018年01期）
贾秀玲[5]（2017）在《一类带有时滞的模糊双向联想记忆神经网络模型周期解的全局指数稳定性》一文中研究指出利用M-矩阵理论、Halanay不等式和一些分析技巧证明了一类带有变时滞的非自治模糊双向联想记忆神经网络模型周期解的全局指数稳定性,通过一个实例说明了结论的正确性。(本文来源于《新乡学院学报》期刊2017年06期）
郭灿[6]（2017）在《时滞双向联想记忆神经网络系统的Hopf分支》一文中研究指出研究了具有四个神经元的多时滞双向联想记忆神经网络系统,通过分析特征方程,得出了线性稳定性的条件,同时给出了存在Hopf分支的充分条件.(本文来源于《湘南学院学报》期刊2017年02期）
曾水玲[7]（2016）在《一种模糊双向联想记忆网络的性质研究》一文中研究指出基于已经提出的Lukasiewicz t-模算子的模糊双向联想记忆网络(FBAM)的学习算法,进一步研究该网络的性质。在理论上证明了只要存在使给定的模式对集合能成为FMBAM的平衡态集合,则该连接权矩阵对能使FMBAM对任意输入全局收敛到平衡态。当训练模式存在摄动时,利用该学习算法训练的FBAM,对训练模式摄动拥有好的鲁棒性。(本文来源于《控制工程》期刊2016年11期）
李建军,杨志春[8]（2016）在《双向联想记忆神经网络的指数输入-状态稳定性》一文中研究指出研究关于具有多个时滞效应和时变外部输入双向联想记忆神经网络模型的指数输入-状态稳定性分析。首先,建立了双向联想记忆神经网络模型,该模型具有多个时滞效应并且外部输入是时变的。而且模型中非线性神经元激励函数不要求是有界的,也不要求是光滑的。然后给出双向联想记忆神经网络指数输入-状态稳定性的一个定义,利用Lyapunov泛函和线性矩阵不等式-mX~TQX+2lX~TπY≤l2Y~Tπ~T(mQ)~(-1)πY和X~TY+Y~TX≤εX~TΛX+εY~TΛ~(-1)Y的方法,获得含有多时滞效应和时变外部输入的双向联想记忆神经网络模型指数输入-状态稳定性的一个充分条件。(本文来源于《重庆师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年04期）
常青[9]（2015）在《一类具比例时滞双向联想记忆神经网络的指数稳定性》一文中研究指出讨论了一类具比例时滞双向联想记忆神经网络的指数稳定性。应用非线性测度导出了指数稳定性的充分条件。而且,这些准则提供了解的指数收敛速度。(本文来源于《教育教学论坛》期刊2015年42期）
常青[10]（2015）在《一类具比例时滞双向联想记忆神经网络的平衡点的存在性及唯一性》一文中研究指出应用非线性测度方法讨论了一类具比例时滞双向联想记忆神经网络的平衡点的存在性、唯一性的充分条件。(本文来源于《教育教学论坛》期刊2015年41期）
双向联想记忆论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以研究神经网络与动力学系统交叉结合的一门学科称为神经动力学系统.在现实生活中大部分的系统是极其复杂的,采用分数阶微分模型能更好地描述物理学、工程系统、医疗机械等动态变化过程,所以研究分数阶神经网络系统有很好应用价值和前景.因此本文主要研究了分数阶时滞双向联想神经网络的稳定性,同步和周期性.利用Caputo分数阶导数理论、Mittag-Leffler函数及Razumikhin定理,分析系统的动态演化特征,得到了系统稳定性,同步和周期性的理论判据.主要工作概述如下:运用分数阶微分方程的相关理论、Laplace变换、Leibniz法则,研究了分数阶时滞双向联想记忆神经网络具有平衡点,以及系统全局一致渐近稳定性和同步,并利用数据仿真验证了结果的有效性.设计合适的Lyapunov函数,在线性反馈控制器下,获得了非时滞的分数阶双向联想记忆神经网络的有界性和渐近?-周期性的充分条件,为时滞分数阶神经动力学系统的周期性提供了新思想.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
双向联想记忆论文参考文献
[1].孟益民,黄立宏,郭上江.具分布时滞双向联想记忆神经网络周期解的存在性及全局稳定性[J].应用数学学报.2018
[2].潘秋瑾.分数阶时滞双向联想记忆神经网络的稳定性，同步和周期性[D].湖北师范大学.2018
[3].徐彦,熊迎军.一种基于MRⅡ算法的叁层二值双向联想记忆网络[J].计算机工程与科学.2018
[4].杨金祥.具有时滞的双向联想记忆神经网络的稳定性分析[J].西南民族大学学报(自然科学版).2018
[5].贾秀玲.一类带有时滞的模糊双向联想记忆神经网络模型周期解的全局指数稳定性[J].新乡学院学报.2017
[6].郭灿.时滞双向联想记忆神经网络系统的Hopf分支[J].湘南学院学报.2017
[7].曾水玲.一种模糊双向联想记忆网络的性质研究[J].控制工程.2016
[8].李建军,杨志春.双向联想记忆神经网络的指数输入-状态稳定性[J].重庆师范大学学报(自然科学版).2016
[9].常青.一类具比例时滞双向联想记忆神经网络的指数稳定性[J].教育教学论坛.2015
[10].常青.一类具比例时滞双向联想记忆神经网络的平衡点的存在性及唯一性[J].教育教学论坛.2015
论文知识图
