時滯神經網絡的穩定性與同步控製 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

Name: 時滯神經網絡的穩定性與同步控製 pdf epub mobi txt 電子書 2025
SKU: 11872562
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☆☆☆☆☆

甘勤濤，徐瑞著

圖書標籤:

時滯神經網絡
穩定性
同步控製
非綫性係統
控製理論
動力係統
數學建模
神經網絡
應用數學
工程應用

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齣版社：科學齣版社

ISBN：9787030471888

版次：1

商品編碼：11872562

包裝：平裝

叢書名：生物數學叢書17

開本：16開

齣版時間：2016-02-01

正文語種：中文

具體描述

內容簡介

　　時滯神經網絡是高度非綫性的動力學係統，具有豐富的動態行為，在模式識彆、信號處理、聯想記憶、保密通信和全局優化等領域得到瞭廣泛應用．甘勤濤、徐瑞所*的《時滯神經網絡的穩定性與同步控製/生物數學叢書》主要介紹時滯神經網絡的基本理論知識，平衡狀態的局部穩定性與分支分析、全局魯棒穩定性，周期解的存在性與穩定性，以及具有不同時間尺度的競爭神經網絡、具有leakage時滯的神經網絡和廣義反應擴散神經網絡的同步控製．本書內容豐富、方法實用，理論分析與數值模擬相結閤，寫作時注重係統性與簡潔性，由淺入深，使讀者能夠盡快瞭解和掌握時滯神經網絡穩定性和同步控製的研究方法及前沿動態．本書適閤應用數學、非綫性科學、控製科學、計算機科學、信息技術等相關專業的高年級本科生、研究生和教師使用，也可供從事相關研究工作的科研人員藉鑒和參考。

第1章緒論
1.1 神經網絡概述
1.2 神經網絡結構
1.3 時滯神經網絡的研究進展
1.3.1 時滯神經網絡的穩定性
1.3.2 時滯神經網絡的混沌同步
1.3.3 反應擴散時滯神經網絡
1.4 常用引理和方法
1.4.1 幾個常用引理
1.4.2 綫性矩陣不等式方法
1.4.3 自由權矩陣法
參考文獻
第2章時滯神經網絡的穩定性與分支
2.1 具有混閤時滯的連續型神經網絡模型
2.1.1 局部穩定性與Hopf分支
2.1.2 Hopf分支的性質
2.1.3 數值模擬
2.2 具有時滯的離散型神經網絡模型
2.2.1 特徵方程分析
2.2.2 局部穩定性和分支分析
2.2.3 Neimark-Sacker分支的穩定性和方嚮
2.2.4 數值計算.
2.3 具有時滯的反應擴散神經網絡的穩定性與分支
2.3.1 穩定性和局部Hopf分支
2.3.2 局部Hopf分支的性質
2.3.3 數值仿真
參考文獻
第3章時滯神經網絡的魯棒穩定性
3.1 具有脈衝擾動的Hopfield神經網絡的魯棒穩定性
3.1.1 問題的描述
3.1.2 周期解的存在性
3.1.3 周期解的全局指數穩定性
3.1.4 數值模擬
3.2 具有不確定參數的隨機cohen—Grossberg神經網絡的魯棒穩定性
3.2.1 問題的描述
3.2.2 平衡點的存在性
3.2.3 魯棒穩定性
3.2.4 數值模擬
3.3 隨機反應擴散模糊細胞神經網絡的魯棒穩定性
3.3.1 問題的描述
3.3.2 魯棒穩定性
3.3.3 數值模擬
參考文獻
第4章具有不同時間尺度的時滯競爭神經網絡的同步控製
4.1 基於劃分時滯方法的同步控製
4.1.1 問題的描述
4.1.2 綫性誤差反饋同步控製策略
4.1.3 數值模擬
4.2 基於自適應控製的混沌同步
4.2.1 問題的描述
4.2.2 自適應同步控製策略
4.2.3 數值模擬
4.3 基於自適應控製和參數識彆的混沌同步
4.3.1 問題的描述
4.3.2 自適應同步控製策略及參數識彆
4.3.3 數值模擬
4.3.4 基於自適應控製的混沌保密通信
參考文獻
第5章具有leakage時滯的神經網絡的同步控製
5.1 具有1eakage時滯的隨機模糊細胞神經網絡的同步控製
5.1.1 問題的描述
5.1.2 自適應同步控製策略
5.1.3 數值模擬
5.2 具有混閤時滯的隨機神經網絡的同步控製
5.2.1 問題的描述
5.2.2 自適應同步控製策略及參數識彆
5.2.3 數值模擬
5.3 基於樣本點控製的參數不確定性神經網絡的同步控製
5.3.1 問題的描述
5.3.2 樣本點同步控製策略
5.3.3 數值模擬
5.4 隨機反應擴散模糊細胞神經網絡的同步控製
5.4.1 問題的描述
5.4.2 綫性誤差反饋同步控製策略
5.4.3 數值模擬
5.5 基於周期間歇控製的隨機反應擴散細胞神經網絡的同步控製
5.5.1 問題的描述
5.5.2 周期間歇同步控製策略
5.5.3 數值模擬
參考文獻
第6章廣義反應擴散時滯神經網絡的同步控製
6.1 廣義反應擴散時滯神經網絡模型
6.2 不依賴於時滯的混沌同步控製
6.3 依賴於時滯的混沌同步控製
6.4 數值模擬
參考文獻
《生物數學叢書》已齣版書目
彩圖

前言/序言

好的，這是一份關於《時滯神經網絡的穩定性與同步控製》的圖書簡介，內容不包含該書的具體研究方嚮或技術細節，而是從更廣泛的學科背景、應用價值和讀者群體角度展開。 --- 圖書名稱：時滯神經網絡的穩定性與同步控製圖書簡介一、復雜係統動力學的基石：理解網絡化世界的內在邏輯在當代科學與工程領域，係統之間的相互依賴性、延遲效應以及非綫性特徵構成瞭我們理解復雜現象的四大核心挑戰。從宏觀的交通流量控製、全球金融市場的波動，到微觀的生物神經元活動、分子間的信號傳遞，幾乎所有的現實係統都不可避免地存在著時間上的滯後或延遲。這些延遲，雖然看似微小，卻是決定係統整體行為和性能的關鍵因素。本書聚焦於一類在處理信息處理、模式識彆和自適應控製方麵展現齣巨大潛力的模型——神經網絡。然而，傳統的、無時滯的神經網絡模型在描述真實世界的動態過程時，往往存在局限性。現實中的信息傳輸需要時間，神經元之間的信號交換存在生理或物理上的延遲。因此，將時間延遲這一關鍵因素引入到神經網絡的數學刻畫中，構建時滯神經網絡模型，成為探索更貼近現實的復雜係統動力學的必然選擇。本書旨在為讀者提供一個深刻而全麵的視角，探討時滯對神經網絡復雜動力學行為的影響，並深入研究如何有效地設計和優化這類係統的穩定性和同步能力。它不僅僅是技術層麵的討論，更是對理解和駕馭包含時間延遲的復雜係統的底層邏輯的係統性梳理。二、穩定性分析：導航混沌邊緣的導航圖譜神經網絡的穩定性是其有效應用的前提。一個不穩定的網絡可能在微小的外部乾擾下産生劇烈震蕩，甚至陷入混沌狀態，使其預測和控製能力喪失殆盡。在引入時滯後，穩定性分析的難度呈幾何級數增長。時滯可能誘發係統從穩定狀態躍遷到不穩定狀態，或者使得原本穩定的係統齣現周期性振蕩，甚至更復雜的混沌現象。本書的深度內容將圍繞如何建立嚴謹的數學框架，以係統地評估包含時滯的神經網絡的穩定性展開。讀者將接觸到處理無窮維係統動力學的先進工具和方法。這包括但不限於構造閤適的李雅普諾夫泛函、利用特定矩陣不等式對係統特性進行準確刻畫，以及探索不同類型時滯（如單時滯、分布時滯、常數時滯與變時滯）對係統穩定邊界的影響。穩定性分析的目標，是為構建可靠的、能夠在復雜動態環境中持續運行的智能係統提供理論保障。本書將係統地展示如何利用這些數學工具，在設計參數時預先排除潛在的不穩定區域，從而確保係統的魯棒性和可靠性。三、同步控製：構建協同工作的智能集群除瞭個體行為的穩定性，係統內各組件之間的高效協同也是復雜網絡應用的核心需求。在生物學中，神經元群體的同步放電是形成記憶和決策的基礎；在工程領域，分布式傳感器網絡的協調工作是實現高精度測量的關鍵；在密碼學和信息安全中，遠程的混沌振蕩器的同步是安全通信的潛在基礎。 “同步”意味著網絡中不同節點或子係統在動態演化上趨於一緻，盡管它們可能初始狀態不同，甚至受到不同的外部驅動。時滯的存在使得同步過程變得尤為復雜，延遲的信號可能導緻同步的失真或失敗。本書的另一重要側重在於同步控製理論。它將詳細闡述實現精確、快速且魯棒的同步控製所必需的理論與技術。這包括設計有效的耦閤機製、選擇閤適的控製輸入策略，以及如何利用時滯的特性來輔助或阻礙同步過程。讀者將學習到如何利用數學模型精確地描述同步誤差的動態，並設計齣能夠驅動誤差收斂到零的反饋控製律。這種對同步過程的精細調控能力，是推動分布式智能計算和網絡化控製技術嚮前發展的關鍵。四、跨學科視野與應用前景本書的內容超越瞭純粹的數學和控製理論範疇，它為多個工程與科學領域提供瞭強有力的分析和設計工具。計算神經科學：研究延遲對大腦信息處理和意識形成的影響，為理解神經元集群的同步振蕩提供模型支持。安全通信與信息處理：利用時滯係統的復雜動力學特性，探索超復雜或混沌係統的同步通信與數據恢復。過程控製與故障診斷：在化工、電力等存在明顯傳輸延遲的工業係統中，設計具有時滯補償能力的魯棒控製器。生物係統建模：模擬激素傳遞、免疫反應等具有時間延遲的生物反饋迴路的穩定性。本書的撰寫風格力求嚴謹、清晰且具有啓發性，旨在成為高年級本科生、研究生以及緻力於復雜係統、控製理論、應用數學和相關工程領域的科研人員的必備參考書。它不僅提供瞭深入的理論洞察，更展示瞭如何將這些抽象的數學工具轉化為解決實際工程挑戰的有效方案。通過對時滯神經網絡穩定性和同步性的係統性掌握，讀者將能夠更好地應對現代復雜係統中不可避免的時間延遲所帶來的挑戰。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計雖然簡潔，但其傳達齣的信息卻是深刻而富有力量的，仿佛在訴說著復雜理論背後的嚴謹與精妙。作者在引言中就清晰地闡述瞭時滯對神經網絡行為的影響，以及為何需要專門研究其穩定性和同步控製。我特彆感興趣的是書中關於“指數穩定性”、“漸近穩定性”以及“區域穩定性”在時滯神經網絡中的具體含義和判定方法。這些概念的深入理解，對於我們設計和控製具有時滯特性的復雜係統至關重要。同時，書中對於“同步控製”的探討，從理論到實際應用，相信會為讀者帶來深刻的啓發。如何設計齣能夠有效抑製時滯對同步性能影響的控製器，是當前許多工程領域麵臨的迫切問題。我期待書中能夠介紹一些創新的控製設計方法，例如利用模型降階技術來簡化時滯係統的分析，或者采用基於優化理論的同步策略。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當吸引人，那種深邃的藍色搭配著抽象的綫條，很容易讓人聯想到復雜的數據流和神經網絡的運行軌跡。翻開第一頁，我立刻被它嚴謹的學術風格和清晰的邏輯結構所吸引。作者在引言部分就為我們勾勒瞭時滯神經網絡在現實世界中的廣泛應用前景，從信號處理到模式識彆，再到生物神經係統建模，都離不開對時間延遲因素的深入理解。而這本書恰恰填補瞭這一領域的空白，它不僅僅是理論的探討，更是在探索如何通過精確的控製手段來駕馭這些具有時滯特性的復雜係統。我特彆期待書中對於各種穩定性的分析方法，例如Lyapunov穩定性理論、M-函數法等等，它們將如何被巧妙地應用於時滯神經網絡的穩定性判據之中。同時，書中對於同步控製的研究也讓我充滿好奇，如何在存在時滯的情況下，讓多個神經網絡節點高效且準確地實現狀態同步，這無疑是當前人工智能和分布式係統研究中的一個重要課題。我深信，這本書的齣現，將為相關領域的研究者們提供一份寶貴的參考資料，幫助我們更深入地理解和解決時滯神經網絡帶來的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計很用心，字體大小適中，行距也恰到好處，閱讀體驗非常舒適。作者在開篇就強調瞭時滯在神經網絡動力學中的重要性，並將其與實際應用場景緊密聯係起來，這使得我更容易理解研究的動機和意義。我尤其關注書中關於“全局穩定性”和“局部穩定性”的討論，它們在時滯神經網絡中是否會有截然不同的錶現？以及書中提齣的“李雅普諾夫-剋拉索夫斯基泛函”方法，是如何剋服時滯帶來的挑戰，從而實現對係統穩定性的精確分析？在同步控製方麵，書中對於“全局耦閤同步”和“分布式耦閤同步”的比較和分析，讓我對不同同步模式有瞭更清晰的認識。我迫切想知道，在實際的分布式係統中，如何根據具體需求來選擇最閤適的同步策略，以及這些策略在實際部署中會麵臨哪些工程上的難題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的紙張質量很好，拿在手裏有一種厚實感，印刷也非常清晰，即使是那些復雜的數學公式，看起來也毫不費力。雖然我不是這個領域的專傢，但作者用一種循序漸進的方式，將時滯神經網絡這個原本可能令人望而生畏的概念，變得相對易於理解。從基礎概念的引入，到不同類型時滯神經網絡的分類，再到各種分析工具的介紹，整個脈絡非常清晰。尤其讓我印象深刻的是，作者在介紹不同控製策略時，不僅僅是羅列公式，還會結閤一些直觀的例子來闡述其背後的原理，這對於我這樣初學者來說，無疑是極大的幫助。我很好奇書中關於“鎮定性”和“吸引子”的討論，它們是如何與時滯神經網絡的動力學行為聯係起來的？以及書中提齣的各種同步控製方法，比如耦閤同步、分布式同步等等，在實際應用中又會遇到哪些獨特的挑戰？這本書的深度和廣度都讓我感到驚喜，它既有紮實的理論基礎，又不乏對實際問題的關注。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能和控製理論交叉的領域很感興趣，而時滯神經網絡正是這樣一個極具潛力的研究方嚮。這本書以其深厚的理論功底和前沿的研究視角，立刻吸引瞭我的注意。作者在書中對時滯神經網絡穩定性問題的探討，無疑是本書的核心內容之一。我特彆期待書中對於各種穩定性判據的推導過程，例如如何處理無限維度的狀態空間，以及如何將有限時間內的信息傳遞引入穩定性分析。而同步控製部分，更是讓人眼前一亮。在許多實際係統中，如通信網絡、智能電網等，時滯是普遍存在的，如何設計齣魯棒且高效的同步控製策略，是解決這些係統穩定性與協調運行的關鍵。書中是否會探討一些新型的控製技術，例如自適應控製、模糊控製，甚至是最新的深度學習方法，來解決時滯同步問題？我非常希望能夠從中學習到如何設計齣更優越的控製算法，以應對復雜的時滯網絡係統。