分布参数复杂神经网络的分析与控制

图书标准信息

• 作者 张为元 著
• 出版社 西北工业大学出版社
• 出版时间 2018-08
• 版次 1
• ISBN 9787561262221
• 定价 72.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 208页

【内容简介】

  《分布参数复杂神经网络的分析与控制》系统地介绍了时滞分布参数神经网络中的重要问题，主要内容包括时滞：分布参数神经网络的稳定性、周期解、鲁棒性、无源性、自适应同步控制、自适应学习同步、采样同步控制及反同步等。书中所给的分析方法包括代数不等式、线性矩阵不等式、随机分析、自适应控制、采样控制以及学习控制方法等。
  《分布参数复杂神经网络的分析与控制》中的内容来源于作者近几年来的创新性研究成果，研究方法新颖，具有理论研究和实际应用价值。
  《分布参数复杂神经网络的分析与控制》可作为应用数学、控制科学与工程、计算机科学、信息与信号处理、系统科学等专业研究生的教学用书，也可供高校教师、科技工作者参考。

【作者简介】

  张为元，男，咸阳师范学院副教授，美国《数学评论》评论员。2012年获得西安电子科技大学应用数学专业博士学位。2016年西安交通大学控制科学与工程博士后出站。主要研究方向是分布参数系统的分析与控制，神经网络和稳定性分析。主持完成中国博士后基金一等资助项目1项，陕西省自然科学基金项目1项，陕西省教育厅自然科学基金项目2项。发表论文30余篇，其中SCI收录10余篇，EI收录3篇。

【目录】

第一章 绪论
1．1 神经网络的背景及意义
1．2 几类重要的神经网络模型
1．3 分布参数神经网络模型
1．4 分布参数系统分析方法
1．5 本书的组织结构
1．6 本书符号说明

第二章 分布参数混合时滞神经网络的动力学行为
2．1 分布参数离散和分布时滞神经网络的全局指数稳定
2．2 分布参数时滞脉冲随机Cohen-Grossberg神经网络p阶矩指数稳定性
2．3 分布参数混合时滞脉冲随机神经网络的动态行为
2．4 本章小结

第三章 部分转移概率已知的马尔可夫分布参数混合时滞神经网络稳定性
3．1 引言
3．2 问题描述和准备工作
3．3 均方意义下的渐近稳定性
3．4 数值例子
3．5 本章小结

第四章 马尔可夫跳变分布参数时滞神经网络的几乎输入状态稳定性
4．1 引言
4．2 模型描述和预备知识
4．3 几乎输入状态稳定
4．4 数值例子
4．5 本章小结

第五章 时变线性分布参数系统的鲁棒指数稳定性
5．1 引言
5．2 问题描述与预备知识
5．3 稳定性分析和稳定化设计
5．4 抛物型系统的稳定性分析
5．5 本章小结

第六章 分布参数时滞BAM神经网络全局指数同步
6．1 引言
6．2 模型描述和预备知识
6．3 全局指数同步
6．4 数值例子
6．5 本章小结

第七章 分布参数时滞神经网络自适应同步
7．1 分布参数时滞随机神经网络自适应同步
7．2 基于权值自适应学习控制方法的反应扩散时滞神经网络的同步
7．3 本章小结

第八章 时滞反应扩散模糊细胞神经网络自适应学习同步
8．1 引言
8．2 模型描述与预备知识
8．3 自适应学习同步
8．4 数值例子
8．5 本章小结
……

第九章 混合时滞分布参数神经网络采样同步控制
第十章 具有混合边界条件忆阻分布参数神经网络的反同步
参考文献