分数阶BAM神经网络的全局渐进稳定性

研究了分数阶BAM神经网络平衡点的唯一存在性和全局渐近稳定性,利用压缩映像原理得到了系统平衡点唯一存在的充分条件;通过构造Lyapunov函数,运用Lyapunov函数理论、矩阵不等式法和Laplace积分变换法,得到了所研究模型平衡点的全局渐进稳定的充分条件,以矩阵不等式的形式给出了更为严格和更易验证的条件,并通过数值仿真验证了结论的正确性。     

反应扩散BAM神经网络的全局指数稳定性

利用拓扑度技巧、 M-矩阵和变分理论, 得到了考虑扩散因素在内的双向联想记忆人工神经网络系统的全局指数稳定性判定定理. 结果表明, 所给判据得出的指数稳定收敛速率估计比传统结果更精细.     

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.     

具中立型连续时滞的BAM神经网络模型概周期解的指数稳定性

利用连续性原理及不等式技巧,对一类具中立型有界连续时滞的BAM神经网络模型概周期解的指数稳定性进行研究,得出了所研究模型的概周期解指数稳定的充分条件.     

时滞BAM神经网络周期振荡解的存在性和指数收敛性

应用Banach空间的不动点定理并通过构造适当的Lyapunov函数,结合一些分析的技巧研究了时滞BAM神经网络周期振荡解的存在性和指数收敛性．导出的充分判据无论对网络应用还是设计都具有重要的意义,运用代数的方法易于检验导出的条件．最后,通过实例说明所得结果的有效性,     

多时滞神经网络关于滞量上界的一个估计

通过构造适当的Lyapunov函数和一些分析技巧,研究了一类多时滞的双层联想记忆神经网络模型,提供了该网络的平衡点的全局渐近稳定性关于滞量的一个上界,这样的一个上界关于全局稳定网络的设计在理论与应用上都有极其重要的意义,所获结果推广了已有文献中的相关结论.     

多比例时滞杂交双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性

考虑多比例时滞杂交双向联想记忆神经网络的全局指数稳定性．应用Brouwer不动点定理证明了多比例时滞杂交双向联想记忆神经网络平衡点的存在性,再通过构造合适的Lyapunov泛函,获得了该系统平衡点全局指数稳定的时滞依赖的充分条件,该条件蕴含系统平衡点的唯一性,并给出了一个例子说明结论的有效性．     

High-Order BAM, Its Modifications and Performance Analyses

Based on Tai' s high - order bidirectional associative memory ( HOBAM) and Stmposon' s intraconnected BAM (IBAM) , two Improved models are first presented and discussed in this paper. The improved models not only retain the advantages of both HOBAM and ISAM but overcome the shortcomings of Kosko' s BAM also. Secondly their recall stabilities in synchronous and asyn-chronous update modes have been proven by defining corresponding energy functions which decrease as the re-call process proceeds such that the systems can ensure all the training pattern pairs to become local minima of the energy surfaces. Finally with signal - to - noise ratio (SNR) approach, we show that their storage capacities and error correction capabilities are better than that of the HOBAM.     

故障模式的联想记忆和识别分析

分析了故障模式的矩阵存储的机理，采用神经网络的联想存储方式来存储邦联模式，完成故障诊断，针对ＢＡＭ容量限制问题，用了一种多重矩阵存储法有效地解决了这一问题，并用一锅炉给水控制系统的故障诊断作为示例。     

单分子层膜BAM图像的反演

利用电磁场理论,假定单分子层膜凝聚相是单轴晶体,在4×4矩阵方法的基础上,给出了单色平面P偏光以布儒斯特角入射时,经单分子层膜和水相体系反射后的光强表达式。利用检偏角的变化,对布儒斯特显微镜(BAM)图像像素点所代表分子簇的极化倾角和取向方位角进行了参数估计。结果表明:当目标函数取阈值10-40时,此方法的正确概率为0.972 4;取消目标函数阈值的正确概率可提高到0.977 1;若同时增大迭代步数可使正确估计概率提高到0.992 7;增加至6个检偏角,则可给出任意一组极化倾角和取向方位角的正确值。该算法为从BAM图像获取Lang-muir单分子膜的微观分子取向信息提供了一种可能的途径。