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声明
第一章绪论
1.1问题的研究背景及意义
1.1.1人工智能发展动态
1.1.2不确定性人工智能
1.1.3神经网络研究的情况
1.1.4研究神经网络的意义
1.2问题的研究现状
1.3本文的研究内容及结构
第二章相关基础理论和概念
2.1神经网络基础
2.1.1典型神经网络模型
2.1.2感知器
2.1.3 Hopfield神经网络简介
2.2模糊理论基础
2.2.1模糊集合及其性质
2.2.2三角模算子
2.2.3模糊数
2.2.4模糊矩阵
2.2.5两种模糊模型
2.2.6模糊推理
2.3神经网络与模糊系统比较
2.4稳定性理论
2.4.1稳定性分析的数学基础
2.4.2与网络运行过程中状态变迁有关的基本概念
2.4.3网络的稳定性
2.5本章小结
第三章离散Hopfield网络的稳定性
3.1结构和动态方程
3.2离散型Hopfield网络研究结果综述及主要结论
3.2.1基本模型
3.2.2定义一个特殊的矩阵
3.2.3 1-正定矩阵的充分条件
3.2.4新的结果
3.3离散Hopfield网络全局收敛性分析
3.4本章小结
第四章时滞的Hopfield型随机模糊神经网络的稳定性
4.1模型的提出
4.2吸引子及其稳定性
4.3本章小节
第五章实验结果及分析
5.1数值实验
5.2仿真实验
总结与展望
参考文献
致谢
附录(攻读硕士学位期间完成论文及科研情况)
长沙理工大学;