时滞依赖的变延时细胞神经网络的指数稳定性

细胞神经网络(CNNS)由于有许多重要的应用价值，所以它的稳定性分析一直是神经网络领域里的一个重要课题．近年来，神经动力系统的定性分析吸引了众多学的关注．在神经网络的电子器件实现中，出现了许多问题，诸如：转换延时，积分器，连接延时等．在这种情况下，在系统模型中一定要引进一个延时参数．要制造高质量的微电子神经网络，研究带有延时的神经动力行为是特别重要的．献[1～11]研究了时滞神经网络的全局稳定性；献[5，9，12，13]给出了有关延时细胞神经网络(DCNNs)全局稳定的充分条件，但是在这些章中，细胞的输出函数要求是一个分段线性函数并且延时是一个常量；献[10，13]虽然不再要求细胞的输出函数为分段线性函数，但是仍要求它的延时项是一个常数．在Lyapunov稳定性理论及矩阵不等式的基础上，给出了一个保证变延时细胞神经网络平衡点存在唯一并且全局指数稳定的充分条件．这个条件对参数变延时做了一个限制．给出了一个具体的数值例子及其仿其结果来说明我们结果的可行性．     

虚拟细胞的构建发展及其在体育中的应用

虚拟细胞（virtual cell）亦称电子细胞（e2cell）。它是应用信息科学的原理和技术,通过数学的计算和分析,对细胞的结构和功能进行分析、整合和应用,以模拟和再现细胞和生命的现象的一门新兴学科。本文综述了虚拟细胞的产生背景及研究概况,介绍了虚拟细胞的构建方法,结合虚拟细胞的特点从科学研究、疾病诊断与防治和社会公共卫生等方面阐述了其重要的应用价值,并对它在体育学科中的应用做了展望。     

随机延时细胞神经网络的几乎必然指数稳定性

依据细胞神经网络的输出函数特征，将状态空间分解成子区域，研究了一类随机延时细胞神经网络在噪声环境下的几乎必然指数稳定性．当细胞神经网络模型的扰动项满足Lipschitz条件时，得到一些几乎必然指数稳定的代数准则．如果细胞神经网络的平衡点是子区域的内点，并且与这个平衡点相关的矩阵有一个稳定度使扰动稳定，则细胞神经网络的平衡点仍保持指数稳定的性质．所有结果只需计算网络的平衡点与矩阵的特征值．     

当代微电子技术

从二十世纪迅速发展起来的微电子技术,已成为当代科学技术飞跃发展的标志。“谁控制微电子技术,谁就能控制世界”。因此,八十年代以来,许多国家都以最大的努力,投入大量资金、人力和资源,竞相研究和开发微电子技术,并将它作为现代电子工业的基础结构。微电子技术发展的动向当前电子工业已进入了微电子时     

非对称参数细胞神经网络中的混沌与分叉

研究了由３个细胞组成的细胞神经网络中的混沌与分叉现象。主要讨论细胞神经网络中的一类特殊奇异吸引子，它由两个稳定平衡点和一个不稳定平衡点（鞍点）及其流形形成。通过取不同的初始值，可以在同一组参数下获得３种不同的相轨线图，也可观察到一个不稳定极限环的存在。通过调整系统的参数，还可获得类似于蔡氏电路的奇异吸引子序列     

一种细胞神经网络图像滤波方法

以人脑神经细胞之间的联接关系为背景提出的细胞神经网络,由大量胞元组成,且只允许最邻近的胞元之间直接通信,这种神经网络模型对二维图像的初级加工很有用,它的实现也较容易。在介绍了细胞神经网络模型的基础上,阐述了细胞神经网络用于图像滤波的方法,给出了软件程序框图及仿真结果。结果表明,可取得理想的处理效果。     

基于计算机神经网络的细胞诊断系统研究

人体血液细胞的分类计数对临床诊断有着重要意义，而人体内各种细胞的识别和诊断在医学上更具有研究价值。在PC机上利用真彩色细胞图像和神经网络技术建立了具有自学习功能的细胞诊断与分析系统，有效地实现了血液细胞的三分类和白细胞的五分类、异常细胞的检出和收集。系统还提供了特征库的建立与编辑功能，可不断扩大和完善系统功能。     

基于神经网络的大黄素类化合物抗癌活性模型

采用量子化学从头算法,计算10个大黄素类似物分子结构参数,用逐步回归分析法筛选合适结构参数作为网络输入节点,建立大黄素类化合物抗乳腺癌(MCF-7)细胞活性的BP神经网络模型。研究表明,大黄素类化合物抗乳腺癌(MCF-7)细胞活性与分子中A环电荷和第3条最低空轨道能量相关,神经网络模型经留一法交叉验证,具有可信的预报能力。     

一种基于二阶导数的BP算法

根据神经网络模型的结构特点，将能量函数的二阶导数与最速下降方向相结合，构造出一种新型的ＢＰ算法，该算法比梯度法收敛快，较牛顿法计算量小，它适合于计算结构复杂的ＢＰ神经网络模型，理论分析表明该算法行之有效，计算机仿真达到了理想的效果。     

应用细胞神经网络求解泊松方程的新途径

研究了细胞神经网络（ＣＮＮ）在求解泊松方程方面的应用。用集成运算放大电路实现了细胞神经网络，并进行了模拟求解，其结果是今人满意的。实验证明，用细胞神经网络可以求解泊松方程，这是一条新的途径。     

关于时滞细胞神经网络全局稳定性的一些注记

首先证明具有时滞的细胞神经网络平衡点的一个存在性定理．然后，利用这定理分别得到该类神经网络的全局渐进稳定性与全局指数稳定性的判据各一个．最后，给出利用所得的新判据判别时滞细胞神经网络的全局稳定的两个例子。     

基于模板自适应细胞神经网络的图像处理及识别

本文介绍了一种适合于并行计算机的模型——细胞神经网络,它是神经网络的一种特殊形式,具有神经网络的识别、智能和联想能力．具体介绍了利用细胞神经网络（ＣＮＮ）实现二值图像和灰度图像边缘检测,详细分析了ＣＮＮ设计过程并作改进,引入了模板权值自适应的ＣＮＮ及其设计方法,并给出了仿真结果．     

细胞神经网络生物视觉信息处理模型

分析了连续细胞神经网络,离散细胞神经网络和时滞细胞神经网络的数学模型和在图像处理方面的特点.根据人类视觉的产生机制,提出了一种由多个细胞神经网络组成的生物视觉信息处理模型.该模型充分利用了细胞神经网络的并行处理能力,具有快速性.本工作可作为机器人仿人视觉与视觉信息处理的研究基础.     

基于神经网络修正的结构有限元模型简化

介绍了神经网络修正技术在结构有限元模型简化中的应用，并根据实际工程润扬大桥桥塔的现场实测模态数据对所建的有限元模型进行修正简化．建立了结构物理参数与结构自振频率之间复杂非线性关系的BP神经网络模型，反演仿真数据代入的有限元计算结果与实测结果较为吻合，证实了该方法的有效性．     

21世纪的先导技术微电子技术

微电子技术是近半个世纪以来得到迅猛发展的一门高科技应用性学科,是信息产业的先导和基石,被誉为现代电子工业的心脏和高科技的原动力。微电子技术的强大生命力在于它可以低成本、大批量地生产出具有高可靠性和高精度的微电子结构模块。这种技术与其它学科相结合,会诞生出一系列崭新的学科和重大的经济增长点,作为与微电子技术成功结合的典型例子便是MEMS(微机电系统)技术和DNA生物芯片等目前,微电子技术已经成为衡量一个国家科学技术和综合国力的重要标志。微电子技术的发展方向是高集成、高速度、低功耗和智能化。随着集成电路的深亚微米制造技术和设计技术的迅速发展,21世纪的微电子技术将从目前的3G时代逐步发展到3T时代(即存储容量由G位发展到T位、集成电路器件的速度由GHz发展到THz、数据传输速率由Gbps发展到Tbps)     

细胞神经网络环境下偏微分方程的求解

在探索细胞神经网络新的应用时，由于低端硬件模拟非常昂贵，不可避免要使用行为仿真器。基于波数字滤波原理，本提出了细胞神经网络的一个数字模型。将此模型用于求解泊松方程，取得满意结果。在所提的方案中，方程的解信息来自细胞的状态而非输出。     

基于神经网络盲均衡算法的发展

从算法的角度，着重讨论了利用前馈神经网络、递归神经网络及细胞神经网络实现盲均衡算法的发展情况。总结出神经网络在盲均衡技术发展中起到的积极作用。     

低维细胞混沌神经网络的电路实现

通过分析三维细胞混沌神经网络模型的非线性动力学性质．给出了一种简单的混沌电路实现方式。主要提出此电路一种模块化的设计思路，将神经元设计为子电路模块，并用网格式布局了神经元子电路模块之间的连接矩阵，实现了三维混沌系统的模拟。实验结果证明了神经元模块化思路和电路设计结构的正确性。该电路简单实用，且具备很好的扩展性，对混沌神经网络的神经元构造和神经信息处理等都有一定意义。     

一类用神经网络实现图像去噪的新方法

提出了一类基于二维细胞自动机(CA)和细胞神经网络(CNN)的图像滤波新方法。通过对两种新的二维CA规则的深入研究，得出了两类CA演化规则能够用于设计新的细胞神经网络，可以实现灰度图像的噪声消除。核心思想是用两个对偶CA规则设计两个CNN网络，联合实现图像滤波处理，能够获得比传统算法好得多的处理速度和效果。仿真结果证明本文的想法是合理的，期望能够在二维CA研究与应用设计方面有所启发和突破。     

比例时滞脉冲细胞神经网络的指数稳定性

利用Razumikhin技术和Lyapunov函数方法,分析了比例时滞脉冲细胞神经网络的指数稳定性,获得了比例时滞细胞神经网络全局指数稳定的一个新的充分判据,所得结果推广了已有文献的结果。