基于BP神经网络的空洞型采空区稳定性评价研究

通过分析空洞型采空区稳定性的影响因素,依照BP神经网络原理,构建出适合空洞型采空区稳定性评价的BP神经网络模型。再通过收集到的空洞型采空区稳定性样本对所构建的BP神经网络进行训练,得出空洞型采空区稳定性评价BP神经网络模型,并应用检测样本测试其准确性。并以陕北讨老乌素煤矿采空区为例,应用训练好的BP神经网络模型对其进行预测评价,最终得到了与实际情况吻合的结果。     

基于神经网络的多参数露天边坡稳定性分析

针对分析露天边坡稳定性的参数的不确定性和不完备性,精确分析方法在表达边坡系统各组成部分之间的非线性关系上有其局限性问题,依据神经网络建立的数学模型,采用神经网络的学习方法,对露天边坡进行稳定性评价。计算结果表明:边坡实际状态和预测结果十分相近,因此运用神经网络模型评价黄土地区边坡的稳定性有较好的适用性,该方法对露天边坡稳定性预测预报具有重要的理论意义和实用价值.     

关于随机神经网络稳定性的鲁棒性

应用随机神经网络几乎确定指数稳定性的定理,解释了如何稳定化一个给定的神经网络,是对毛学荣的相关结果的推广和改进.     

时变脉冲耦合神经网络的稳定性分析

讨论了时变脉冲耦合神经网络的稳定性问题,时变脉冲的一个重要特征是不稳定脉冲和稳定脉冲在模型中同时存在;通过控制时变脉冲强度,可以分析时变脉冲耦合神经网络的稳定性,得到满足时变脉冲耦合神经网络全局指数稳定的几个条件;最后,举例表明理论结果的有效性.     

粗糙集-BP神经网络组合方法及其应用

将神经网络与数据挖掘的知识相结合,提出粗糙集-BP神经网络组合方法,并将其应用于围岩稳定性判别。首先,基于山东兖州矿区煤巷信息数据库,建立回采巷道围岩稳定性知识表达系统,对数据进行离散化处理;其次,针对传统BP神经网络收敛速度慢、容错性差、结果不唯一的缺点,采用MATLAB软件开发的粗糙集数据分析程序,对生成的决策表进行挖掘分析,通过挖掘的决策知识引导训练样本的选取和神经网络的建立;最后,在煤巷围岩稳定性判别中予以应用。研究结果表明:BP神经网络克服了传统BP神经网络的缺点,具有容错性好、训练速度快、全局逼近性好、精度高等优点,此方法能较好地用于解决巷道围岩稳定性判别问题。     

一种新的时滞细胞神经网络全局渐近稳定性准则

研究了一类具有时滞的细胞神经网络全局稳定性问题。首先,提出所研究的时滞细胞神经网络模型、系统激活函数所需满足的条件及本文需要用到的引理。然后,将所研究的系统通过一个等式进行线性变换,在定义一个与系统相关的积分操作基础上讨论时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性。与早期的文献结果相比,本文所得结果具有更少保守性,并且该条件是与时滞相关的。本文所得到的稳定性准则可以很容易地求出系统稳定的时滞上界,进而可以很容易得到时滞无关稳定性结果。最后,用一个数值例子证明本文所得的稳定性条件是有效的。     

关于随机神经网络稳定性的鲁棒性

应用随机神经网络几乎确定指数稳定性的定理,解释了如何稳定化一个给定的神经网络,是对毛学荣的相关结果的推广和改进。     

一类时滞细胞神经网络的稳定性分析

讨论一类具有时滞和变时滞的细胞神经网络的指数稳定性问题,利用Lyapunov泛函的方法,给出了判定此类时滞细胞神经网络平衡点全局指数稳定性的几个充分条件,推广了一些文献的结果,使此类模型的应用更加广泛.     

BAM神经网络的稳定性分析

本文研究了BAM神经网络的稳定性问题,通过构造新的Lyapunov泛函,给出了此类系统平衡点渐近稳定的充分条件,并举例说明了结果的有效性和保守性.该充分条件对丰富和完善了神经网络的稳定性理论体系,具有积极的意义.     

随机时滞Hopfield型神经网络的几乎指数稳定性

利用Lyapunov泛函和Ito公式，研究了具有时滞的随机Hopfield型神经网络的几乎指数稳定性，证明了一个定理和两个推论．当随机扰动为0时，得到确定性的时滞神经网络指数稳定性的结果．     

Hopfield型连续反馈神经网络的全局指数稳定性

研究了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型连续反馈神经网络的全局指数稳定性,给出了平衡点的全局指数稳定性的充分条件,这些条件有利神经计算,同时对于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型连续反馈神经网络的设计和应用都很有意义。     

脉冲时滞BAM神经网络稳定性研究

研究了带有脉冲的时滞双向联想记忆(BAM)神经网络的稳定性问题.通过对网络系统的研究,根据脉冲的特点,采用Lyapunov稳定性理论和一些矩阵分析的技巧,得到了脉冲时滞BAM神经网络的稳定性结论,其中包括稳定点的唯一性判据和稳定性的判据,说明脉冲时滞BAM神经网络的稳定性问题是网络本身的特性,最后通过数值算例验证了论文的可行性和有效性.     

关于细胞神经网络稳定的一个充分条件

研究了一类细胞神经网络的稳定性问题.通过构造适当的Liapunov泛函采用一些变换算法并结合不等式分析技巧,进一步探讨了细胞神经网络的稳定性条件.证明了细胞神经网络平衡点的存在性,给出了细胞神经网络的平衡是全局一致渐近稳定的充分条件.这些条件可使细胞神经网络的设计更加容易,因此具有比较重要的理论意义和应用价值.     

关于时滞神经网络的全局渐近稳定性

本文讨论了一类时滞神经网络中有关平衡点的全局渐近稳定性的问题.用比较原理和Lyapunov泛函方法,导出了该类神经网络全局渐近稳定性的充分条件.     

基于粗糙集和自适应神经网络集成理论的边坡稳定性分析

利用SOM网络--粗糙集-BP网络集成进行边坡稳定性预测的方案:首先应用SOM网络将边坡稳定性因素中的连续属性值离散化;然后基于粗糙集理论计算边坡稳定决策系统的约简,根据实际需要确定最优决策系统;最后在最优决策系统的基础上设计BP网络进行预测.边坡稳定性预测的实际结果验证了所提出的神经网络与粗糙集理论相结合的可行性,在数据充足的条件下,该方案可以推广到其它具有连续性值的情况.     

分块三角形连接权矩阵神经网络及其应用

本文对连接权矩阵为分块三角阵的神经网络的稳定性进行了研究,证明了连接权矩阵为严格三角阵的神经网络具有全局稳定性。最后构造了一种具有全局稳定性的人工神经网络A/D转换电路。     

具有离散和分布时滞的中立型细胞神经网络的全局渐近稳定性

文章研究了一类具有离散和分布时滞的中立型细胞神经网络的全局渐近稳定性问题,首先利用拓扑度原理等相关知识,证明了系统的平衡点的存在唯一性,然后通过构造Lyapunov-Kra-sovskii泛函,得出了具有离散和分布时滞的中立型神经网络系统的平凡解的全局指数稳定性的判别条件。     

关于神经网络的指数稳定性

系统地研究了一类神经网络的全局指数稳定性，仅假设激活函数是全局李普希兹连续的，给出了其平衡点的存在性、唯一性和指数稳定性的充分条件。     

离散Hopfield神经网络的动态行为分析

离散Hopfield神经网络的稳定性不仅本身有重要的理论意义，而且也是网络应用的基础。主要研究非对称离散Hopfield神经网络在并行演化模式下的动力学行为，得到了一些新的稳定性条件，所获结果进一步推广了一些已有的结论。