內容簡介
本書系統地介紹了時淀遞歸神經網路中的重要問題，主要內容包括時滯遞歸神經網路的初邊值問題、平衡態、周期解、概周期解、穩定性、魯棒性、不變性、吸引性和吸引子的存在性及其空間位置的估計等問題。
本書可供理工科院校數學、套用數學、非線性科學、計算機科學、通信和信息科學、智慧型控制、人工智慧及生物工程等相關專業的大學生、研究生、教師以及有關科學工作者學習與參考。
目錄
出版說明
前言
第1章概述
1.1人工神經網路的起源與發展
1.2神經元和人工神經網路的特點
1.3人工神經網路的分類
1.4人工神經網路的套用
參考文獻
第2章幾類遞歸神經網路模型
2.1McCulloch-pitts遞歸神經網路模型
2.2Hopfield遞歸神經網路模型
2.3Cohen-Grossberg遞歸神經網路模型
2.4靜態遞歸神經網路模型
2.5參數攝動對遞歸神經網路特性的影響
2.6時間延遲對遞歸神經網路特性的影響
2.7時滯反應擴散遞歸神經網路模型
2.8含有Markov跳躍的時滯隨機反應擴散遞歸神經網路
第3章時滯局域遞歸神經網路的動力行為
第4章時滯靜態遞歸神經網路的動力行為
第5章時滯反應擴散遞歸神經網路的動力行為
第6章時滯反應擴散方程的吸引子與波動方程核截面的Hausdorff維數估計
第7章定理的推廣與矩陣微分方程的漸近行為研究
參考文獻
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