论文摘要
本文基于Stepanov类渐近概周期函数的基本定义进行研讨,这个定义比Stepanov概周期函数的定义更为广义.此文基于给定的概念、引理讨论了一类具体的神经网络模型的Stepanov类渐近概周期解.在主要部分中,文章呈现且验证了 Stepanov类渐近概周期函数相关地几个必需的重要性质,基于这些基础性的结论,应用压缩映射原理,得到了含时变时滞以及分布时滞的四元数值的Hopfield神经网络的Stepanov类渐近概周期解是存在的而且当且仅当是唯一的前提条件以及这类解是全局指数稳定的前提条件.最后,通过一个具体的数值范例检验了文章所得重要结论的有效性以及合理性.
论文目录
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 郑肖艳
导师: 李永昆
关键词: 四元数,神经网络,类渐近概周期解,全局指数稳定性,时滞
来源: 云南大学
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 数学,自动化技术
单位: 云南大学
分类号: O175;TP183
总页数: 52
文件大小: 1778K
下载量: 29
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