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基于激活函数可调的递归神经网络有限时间稳定及应用

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基于激活函数可调的递归神经网络有限时间稳定及应用
论文目录
 
内容摘要第1-5页
Abstract第5-9页
引言第9-10页
1 绪论第10-14页
  1.1 递归神经网络及有限时间稳定理论研究概述第10-12页
    1.1.1 递归神经网络发展简史第10-11页
    1.1.2 有限时间稳定发展概况第11页
    1.1.3 基于递归神经网络的有限时间稳定研究现状第11-12页
  1.2 论文的整体构架与主要内容第12-14页
2 基于激活函数可调的递归神经网络求解时变 Sylvester 方程第14-32页
  2.1 引言第14-15页
  2.2 预备知识第15-18页
  2.3 模型提出第18-19页
  2.4 有限时间收敛性分析第19-21页
  2.5 Zhang Neural Network 设计第21-22页
  2.6 数值仿真—求解R_(2×2)Sylvester 方程第22-27页
    2.6.1 收敛速度第23-24页
    2.6.2 对噪音干扰的敏感性第24页
    2.6.3 收敛时间上界估计的保守性第24-26页
    2.6.4 Zhang Neural Network 参数设计第26-27页
  2.7 实例应用—求解矩阵的 Pseudo-inverse第27-31页
    2.7.1 收敛速度第28页
    2.7.2 对噪音干扰的敏感性第28-29页
    2.7.3 收敛时间上界估计的保守性第29-30页
    2.7.4 Zhang Neural Network 参数设计第30-31页
  2.8 小结第31-32页
3 基于激活函数可调的递归神经网求解 QP 问题及其应用第32-47页
  3.1 引言第32-33页
  3.2 预备知识第33页
  3.3 基于可调激活函数的递归神经网络求解 QP 问题第33-37页
  3.4 数值仿真第37-41页
    3.4.1 收敛速度第38-40页
    3.4.2 对噪音的敏感性第40页
    3.4.3 抗时滞的鲁棒性第40-41页
  3.5 实例应用—求解 kWTA 问题第41-46页
    3.5.1 kWTA 问题介绍第41-42页
    3.5.2 kWTA 问题的模型转化第42-43页
    3.5.3 关于 kWTA 问题的主要结论第43-45页
    3.5.4 一个 kWTA 问题实例第45-46页
  3.6 总结第46-47页
4 设计有限时间递归神经网络求解时变二次规划(TVQP)问题并将其应用到机器人轨迹跟踪第47-61页
  4.1 引言第47页
  4.2 模型描述及神经网络设计第47-48页
  4.3 主要结果第48-51页
  4.4 鲁棒性分析第51-54页
  4.5 数值实例第54-58页
  4.6 实例应用—机器人轨迹跟踪第58-60页
    4.6.1 机器人轨迹跟踪模型第58-59页
    4.6.2 机器人轨迹跟踪问题模拟仿真第59-60页
  4.7 总结第60-61页
5 递归神经网络在皮带传输系统中参数估计和能源优化第61-78页
  5.1 引言第61页
  5.2 皮带传输系统模型第61-63页
  5.3 基于递归神经网络的参数估计第63-65页
  5.4 基于递归神经网络的能源效率优化第65-71页
    5.4.1 优化问题一第65-68页
    5.4.2 优化问题二第68-69页
    5.4.3 优化问题三第69-70页
    5.4.4 优化问题四第70-71页
    5.4.5 优化问题五第71页
    5.4.6 优化问题六第71页
  5.5 模拟仿真第71-77页
    5.5.1 模拟仿真-参数估计第72-73页
    5.5.2 模拟仿真-六个优化问题第73-77页
  5.6 总结第77-78页
6 总结与展望第78-80页
  6.1 总结第78页
  6.2 展望第78-80页
参考文献第80-86页
后记第86-87页
附录:攻读硕士学位期间发表的部分学术论著第87页

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