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  • 復雜神經動力網絡的穩定性和同步性 王占山著
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 網絡與數據通信
    【市場價】
    931-1350
    【優惠價】
    582-844
    【作者】 王占山 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  網絡與數據通信  網絡配置與管理 
    【出版社】科學出版社 
    【ISBN】9787030399311
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787030399311
    作者:王占山

    出版社:科學出版社
    出版時間:2014年03月 

        
        
    "

    內容簡介
    復雜神經動力網絡是復雜網絡、神經網絡和動力繫統交叉結合的一門新型學科。本書圍繞基於還原論的神經動力繫統穩定性,對基於繫統論的復雜神經動力網絡同步性的演化脈絡展開研究,掲示了穩定性、同步性的本質及二者之間的關繫。對遞歸神經網絡的穩定性進行了綜述,並建立了四種時滯情況下的神經網絡穩定性判據。隨後對復雜神經動力網絡的自同步性、自適應同步性及容錯同步性進行了研究。本書內容是作者近年來的研究心得,另外,為了內容自成體繫,在第1章介紹了一些基本理論知識,較為詳盡地對動力繫統、穩定性及M矩陣等相關概念的不同理解進行了對比,以方便讀者進行比較閱讀和比較學習。
    目錄
    目錄
    前言
    章緒論1
    1.1繫統和動力繫統的概念1
    1.2神經動力網絡概述7
    1.3穩定性理論概述9
    1.4神經動力網絡穩定性概述15
    1.5復雜網絡及其同步性概述19
    1.6預備知識24
    1.6.1穩定性的幾種定義25
    1.6.2連續繫統的定性穩定性方法30
    1.6.3微分方程解的存在性和性35
    1.6.4M矩陣及其相關等價關繫37
    1.6.5正穩定矩陣及矩陣不等式41
    參考文獻44
    第2章Cohen-Grossberg型遞歸神經網絡的動態特性綜述49
    2.1引言49
    2.2Cohen-Grossberg型遞歸神經網絡的研究內容54
    2.2.1激勵函數的演化過程55
    2.2.2連接權矩陣中的不確定性演化過程57
    2.2.3時滯的演化過程60
    2.2.4平衡點與激勵函數的關繫62
    2.2.5基於LMI的穩定結果證明方法和技巧63
    2.2.6穩定結果的表達形式69
    2.3Cohen-Grossberg型遞歸神經網絡概述70
    2.4Cohen-Grossberg型神經網絡穩定結果之間的比較77
    2.4.1非負平衡點的情況78
    2.4.2基於M矩陣和代數不等式的穩定結果88
    2.4.3基於矩陣不等式方法或混合方法的穩定結果99
    2.4.4遞歸神經網絡的魯棒穩定性問題103
    2.4.5穩定性結果的定性評價107
    2.5遞歸神經網絡的充分必要穩定條件108
    2.6Lagrange穩定性研究概況114
    2.7有限時間有界穩定性研究概況115
    2.8小結116
    參考文獻116
    第3章具有多重時滯的遞歸神經網絡穩定性135
    3.1引言135
    3.2問題描述與基礎知識136
    3.3全局漸近穩定結果137
    3.3.1具有不同多重時滯的情況142
    3.3.2具有多重時滯的情況152
    3.3.3具有單重常時滯的情況167
    3.4小結170
    參考文獻M171
    第4章具有未知時滯的Cohen-Grossberg型神經網絡的穩定性174
    4.1引言174
    4.2問題描述與基礎知識176
    4.3全局魯棒指數穩定性結果178
    4.3.1具有不同多時變時滯的情況178
    4.3.2具有單時變時滯的情況190
    4.4仿真示例201
    4.5小結203
    參考文獻204
    第5章有限分布時滯的Cohen-Grossberg神經網絡的穩定性208
    5.1引言208
    5.2具有嚴格正的放大函數情況的全局漸近穩定性210
    5.3具有嚴格正的放大函數情況的全局魯棒漸近穩定性230
    5.4具有非負放大函數情況的全局漸近穩定性236
    5.5仿真示例249
    5.6小結254
    參考文獻254
    第6章無窮分布時滯的反應-擴散Cohen-Grossberg神經網絡的穩定性259
    6.1具有Neumann邊界條件的Cohen-Grossberg神經網絡的穩定性259
    6.1.1引言259
    6.1.2基礎知識263
    6.1.3全局漸近穩定性結果264
    6.1.4仿真示例282
    6.2具有Dirichlet邊界條件的Cohen-Grossberg神經網絡的穩定性285
    6.2.1引言285
    6.2.2基礎知識287
    6.2.3全局漸近穩定結果289
    6.2.4仿真示例304
    6.3具有Neumann邊界條件的多分布時滯神經網絡的指數穩定性306
    6.3.1引言307
    6.3.2基礎知識309
    6.3.3全局指數穩定性結果310
    6.3.4仿真示例320
    6.4小結323
    參考文獻323
    第7章具有非對稱耦合的復雜互聯神經網絡的同步穩定性330
    7.1穩定性與同步性的聯繫330
    7.2非對稱耦合復雜網絡的同步性簡介332
    7.3問題描述與基礎知識335
    7.4主要結果341
    7.5仿真示例348
    7.6小結353
    參考文獻353
    第8章具有時變耦合連接的復雜神經動力網絡的自適應同步357
    8.1引言357
    8.2問題描述與基礎知識359
    8.3自適應同步策略362
    8.4仿真示例366
    8.5小結373
    參考文獻373
    第9章具有時滯的復雜互聯神經動力網絡的容錯同步376
    9.1引言376
    9.2問題描述與基礎知識378
    9.3傳感器故障時的復雜神經動力網絡的被動容錯同步379
    9.4基於驅動-響應框架的傳感器故障下的自適應容錯同步383
    9.5具有期望同步態的自適應容錯同步388
    9.6仿真示例393
    9.7小結402
    仿真示例402
    第10章問題總結與展望407
    10.1對控制理論與復雜網絡的認識總結407
    10.2復雜網絡同步性態源的研究410
    10.3神經動力網絡和復雜神經動力網絡的未來展望412


     
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