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时滞递归神经网络稳定性研究
成果信息
立项支持
  • 公布年份:
    2018
  • 中图分类:
    TP183
  • 关键词:
  • 成果简介:
    近年来,递归神经网络作为智能计算的重要载体,已在联想记忆、信号处理、模式识别、优化计算和保密通讯等领域得到了广泛应用。在设计递归神经网络解决实际问题时,为了确保网络按预定的要求进行工作,首要问题是要分析网络的稳定性。因此,研究递归神经网络的稳定性具有重要的理论意义和应用价值。 1、主要研究内容该项目主要对时滞递归复值神经网络、时标上时滞递归复值神经网络、分数阶时滞递归神经网络的稳定性问题进行了深入研究,取得了一系列创新性成果。 2、科学发现点与科学价值 (1)在激活函数不分离为实部函数和虚部函数的情形下,首次提出了研究复值神经网络稳定性的方法,建立了时滞递归复值神经网络渐近稳定性和指数稳定性判据。 (2)借助时标理论,率先把连续时间型和离散时间型两类时滞复值神经网络融合到统一的模型框架下进行研究,构建了时标上时滞递归复值神经网络模型,给出了模型的稳定性判据。 (3)在分数阶递归神经网络具有时滞的情况下,首次建立了网络平衡点存在性、唯一性和有限时间稳定性判据,解决了由国际神经网络学会会刊Neural Networks提出的公开问题:“It is challenging to investigate the stability and synchronization of the fractional-order neural network with delays(见Neural Networks,35卷,2012年,86页)”。 3、同行引用及评价提供的8篇代表性论文,都先后入选ESI高被引论文(最新的数据库中,6篇仍为ESI高被引论文),SCI他引430次,其中1篇论文获“重庆市科协首届自然科学优秀学术论文”。提供的20篇主要论文,先后有9篇入选ESI高被引论文,SCI他引1029次。IEEE Fellow、国家千人、国家杰青、长江学者、新加坡工程院院士、韩国科学技术院院士等同行对8篇代表论文都给予了高度评价。第一完成人是“重庆市学术技术带头人”,连续四年(2014年-2017年)入选Elsevier(爱思唯尔)中国高被引学者榜单。
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