收藏本站
《东南大学》 2017年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于忆阻的神经网络的动力学分析及应用

李若霞  
【摘要】:自2008年惠普公司的研究人员首次成功研制出基于TiO2的忆阻器物理器件以后,人们掀起了对忆阻器以及忆阻器神经网络的研究热潮。特别的,依靠超大规模集成电路构造出的忆阻神经网络逐渐成为人们研究的焦点。此外,由于忆阻器本身的高存储量、小体积以及非易失性使其展现出其广泛的应用前景。本文考虑了基于忆阻的神经网络的动力学行为,并讨论了它在交通路网中的应用。全文共七章,第二章讨论具有概率时变延时的忆阻网络模型的无源性行为。第三章考虑了忆阻神经网络的准同步和同步控制问题。第四章研究了忆阻神经网络的有限时间和固定时间镇定问题。第五章分析了忆阻神经网络的状态估计问题。第六章为离散时间神经网络的稳定性以及高速路网的全局鲁棒指数稳定性问题。具体工作如下:第二章研究了具有概率时变延时的忆阻网络模型的无源性行为,在合理的假设条件下,借助Lyapunov函数和线性矩阵不等式技巧给出了保证忆阻网络无源的充分性条件。其中,考虑到网络的每个权重都在两个不同的常量值之间转换,因此,我们将网络系数所有有可能的形式的组合个数22n2依次排列。这种处理方式充分考虑了忆阻网络的切换特性,使得本文所得结果更具一般性,此外,这些判据中包含更多的参变量,这也显示出了文章所得结论的灵活性和优越性。第三章考虑了忆阻神经网络的准同步和同步控制问题。首次,通过设计恰当的控制策略,在矩阵测度的基础上,给出了保证目标神经网络准同步的代数判据。其次,研究了忆阻神经网络的同步控制问题,基于不连续的控制法则,并构造适当的Lyapunov函数,以线性矩阵不等式的形式得出了驱动-响应系统同步的充分性判据。值得注意的是,与第二章结论不同,我们采用鲁棒分析方法来处理所给出的忆阻网络模型,也即,通过可测函数的选取,将目标网络转化为具有不确定参数的鲁棒系统,进而通过鲁棒分析技巧来相应的研究忆阻网络的相关动力学行为,这种方法也为忆阻神经网络的处理带来的新的突破。第四章通过Lyapunov函数方法以及不连续的控制技巧,探讨了忆阻神经网络的有限时间和固定时间镇定问题。值得注意的是,有限时间的镇定性结论依赖于状态的初始时刻,而固定时间镇定的结论则与系统的初始时刻无关,因此,为了更好的区分和比较这两种镇定问题,也为了更好的提高所得结论的实用性,我们将以代数不等式的形式给出保证系统镇定的判据。此外,为了使设计的控制器能够更快的得到响应,可以通过简单的计算得出系统达到稳定状态所需要的停息时间的上界。第五章分析了忆阻神经网络的状态估计问题。通过采用李雅普诺夫函数、矩阵分析技术以及设计恰当的非脆弱状态估计器,给出了保证估计误差系统渐近稳定的充分条件。值得注意的是,首先研究连续时间的网络模型的状态估计问题,进而将其推广至离散时间的情形。因此,本章的结果可看做是对现有结论的延拓。第六章研究了离散时间神经网络的稳定性及其在高速路网上的应用。首先探讨了一类带有不确定参数的离散时间的神经网络的稳定性问题,然后将所得结论运用到一类特殊的不确定离散网络,即高速路网中,利用高速路网每个元胞之间车流量的递推关系以及高速路网平衡点的定义,讨论高速路网不拥堵平衡点的鲁棒指数稳定性问题。这些判据深刻揭示了离散时间的神经网络以及高速路网稳定性的动力学机理。
【学位授予单位】:东南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TN60;TP183

【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 胡悦;;金融市场中的神经网络拐点预测法[J];金融经济;2017年18期
2 吴立可;;脉冲神经网络和行为识别[J];通讯世界;2018年12期
3 迟惠生;陈珂;;1995年世界神经网络大会述评[J];国际学术动态;1996年01期
4 王丽华;杨秀萍;王皓;高峥翔;;智能双轮平衡车的设计研究[J];数字技术与应用;2018年04期
5 张庭略;;基于硬件的神经网络加速[J];通讯世界;2018年08期
6 苏秀婷;;耦合神经网络的同步[J];绍兴文理学院学报(自然科学);2016年03期
7 朱溦;;神经网络结合平均影响值方法筛选变量[J];产业与科技论坛;2017年01期
8 ;硅光子神经网络亮相[J];石油工业计算机应用;2016年04期
9 任刚红;杜坤;周明;刘年东;张晋;;基于级联神经网络的年降雨量预测[J];土木建筑与环境工程;2016年S2期
10 金鑫;李龙威;季佳男;李祉歧;胡宇;赵永彬;;基于大数据和优化神经网络短期电力负荷预测[J];通信学报;2016年S1期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 孙军田;张喆;;基于神经网络数据挖掘技术确定灾害等级的灭火救援出动力量模型研究[A];2016中国消防协会科学技术年会论文集[C];2016年
2 许进;保铮;;神经网络与图论[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年
3 唐墨;王科俊;;自发展神经网络的混沌特性研究[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第七分册)[南京理工大学学报(增刊)][C];2009年
4 张广远;万强;曹海源;田方涛;;基于遗传算法优化神经网络的故障诊断方法研究[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年
5 李涛;费树岷;;具有变时滞Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性准则[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 汪灵枝;秦发金;;具有变时滞和脉冲的离散Cohen-Grossberg神经网络的周期解[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
7 韩正之;林家骏;;用神经网络求解非线性相容方程[A];1993年控制理论及其应用年会论文集[C];1993年
8 林家骏;王赞基;;求解不可微优化问题的连续极大熵神经网络[A];1998年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1998年
9 姜德宏;徐德民;任章;;基于神经网络的自校正控制器[A];1993中国控制与决策学术年会论文集[C];1993年
10 窦永丰;贝超;;模糊与神经网络结合方式及在控制中的应用[A];1997年中国控制会议论文集[C];1997年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 记者 刘霞;忆阻器制成神经网络更高效[N];科技日报;2017年
2 整理 本报记者 诸玲珍 顾鸿儒;微软神经网络切割法可使加速作用超线性[N];中国电子报;2018年
3 ;神经网络小史[N];电子报;2018年
4 张敏;人机大战,到底谁会赢?[N];北京日报;2017年
5 ;人工智能将取得大面积突破[N];中国企业报;2017年
6 本报记者 龚丹韵;人机大战:人类还有优势吗[N];解放日报;2017年
7 ;人类正迎来云端机器人时代[N];中国企业报;2017年
8 张斌;谁还需要“同传”[N];文汇报;2017年
9 科大讯飞董事长 刘庆峰;高考机器人考入一流大学不再是梦[N];中国教育报;2017年
10 邓洲 中国社会科学院工业经济研究所;深度学习:人工智能进入应用阶段[N];上海证券报;2017年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李一鸣;结合知识和神经网络的文本表示方法的研究[D];浙江大学;2018年
2 LYDIA LAZIB;文本否定范围识别技术研究及其应用[D];哈尔滨工业大学;2018年
3 周小强;基于深度学习的交互式问答技术研究[D];哈尔滨工业大学;2017年
4 刘梅;网络系统的稳定和同步行为研究[D];新疆大学;2017年
5 李若霞;基于忆阻的神经网络的动力学分析及应用[D];东南大学;2017年
6 项延德;基于卷积神经网络的心电信号检测和分类研究[D];浙江大学;2018年
7 孔颖;终态神经网络及其相关应用[D];浙江工业大学;2017年
8 谈宏莹;基于太赫兹时域谱物质检测技术及实验研究[D];燕山大学;2016年
9 吴森森;地理时空神经网络加权回归理论与方法研究[D];浙江大学;2018年
10 张振敏;基于脉冲神经网络的纹理图像识别研究[D];福建师范大学;2016年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 谢良才;基于BP神经网络的煤热解特性及煤灰熔融特性研究[D];西北大学;2018年
2 张旭;基于VMD-神经网络输气管道的工况分类研究[D];东北石油大学;2018年
3 孙昊;粒子群神经网络在供水管线腐蚀预测中的应用研究[D];东北石油大学;2018年
4 严寒;基于卷积神经网络的图像分类算法研究[D];西北大学;2018年
5 季静;融合多重语义对齐表示的机器阅读理解研究[D];南京师范大学;2018年
6 尹化荣;基于卷积神经网络的情感分类算法研究[D];西北大学;2018年
7 邹鑫;基于卷积神经网络的图像分类算法研究[D];西北师范大学;2018年
8 李婷玉;基于神经网络的输油管道腐蚀预测研究与实现[D];华北理工大学;2018年
9 赵士超;基于神经网络的LIBS钢水成分在线检测[D];华北理工大学;2018年
10 曹雲梦;基于BP神经网络的轨道电路故障诊断[D];华北理工大学;2018年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026


丁香五月 啪综合