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第1章 绪论1

1.1神经网络简介1

1.1.1神经网络的概念2

1.1.2神经网络的优点3

1.1.3人脑简介5

1.1.4神经元模型7

1.1.5神经网络的网络结构17

1.1.6知识表示20

1.1.7人工智能和神经网络28

1.1.8两个重要的神经网络模型32

1.2微分方程稳定性理论基础39

1.2.1微分方程稳定性的基本概念39

1.2.2稳定性的判据与LaSalle不变原理46

1.3泛函分析简介52

1.3.1度量空间的概念和度量空间中的点集52

1.3.2线性空间上的范数、LP空间及其几个重要不等式54

1.3.3连续映射、稠密性、完备性56

1.3.4不动点定理58

1.3.5内积空间、Hilbert空间上的有界线性算子60

第2章 Hopfield型神经网络的稳定性63

2.1无时滞的Hopfield型神经网络的稳定性分析63

2.1.1 Hopfield型神经网络平衡点的存在性和唯一性64

2.1.2 Hopfield型神经网络平衡点的渐近稳定性66

2.2有时滞的Hopfield型神经网络的稳定性分析67

2.3 Hopfield型神经网络的k稳定性分析81

第3章 细胞神经网络的稳定性87

3.1无时滞的细胞神经网络的稳定性分析87

3.2有时滞的细胞神经网络的稳定性分析98

3.3细胞神经网络的周期解118

3.4广义细胞神经网络136

第4章 二阶神经网络的稳定性140

4.1二阶神经网络简介140

4.2二阶Hopfield型神经网络的局部稳定性分析143

4.3二阶Hopfield型神经网络的全局稳定性分析150

4.3.1全局渐近稳定性分析150

4.3.2全局指数稳定性分析及收敛速度的估计152

4.3.3例子156

4.4具有反应扩散的二阶Hopfield型神经网络的稳定性分析157

4.4.1全局渐近稳定性分析158

4.4.2全局指数稳定性分析及收敛速度的估计161

4.5具有时滞的二阶Hopfield型神经网络的稳定性165

4.5.1平衡点的存在性166

4.5.2全局渐近稳定的若干充分条件168

4.5.3全局指数稳定性174

4.5.4推广到变时滞情形175

4.6具有时滞的二阶Hopfield型神经网络的正不变集与吸引子177

4.7带反应扩散项和时滞的二阶Hopfield型神经网络的稳定性180

4.7.1全局渐近稳定性182

4.7.2全局指数稳定性187

4.8具有时滞的二阶Hopfield型神经网络的周期解及其稳定性189

4.8.1常时滞情形189

4.8.2变时滞情形193

4.9具有时滞的脉冲二阶Hopfield型神经网络195

第5章 随机神经网络的稳定性202

5.1 随机神经网络简介202

5.1.1随机神经网络的发展202

5.1.2 GRNN模型描述203

5.1.3 RNN的应用204

5.1.4其他随机网络205

5.1.5研究前景207

5.2随机Hopfield型神经网络的稳定性208

5.3随机二阶神经网络的稳定性213

5.4随机时滞神经网络的稳定性216

5.4.1几乎必然指数稳定性217

5.4.2均方指数稳定性219

5.5具有可变时滞的随机Hopfield型神经网络223

5.6随机细胞神经网络227

5.6.1与时滞无关的稳定性判据227

5.6.2与时滞有关的稳定性判据231

第6章 神经网络的应用233

6.1神经网络在工业控制领域中的应用233

6.1.1人工神经网络简介233

6.1.2人工神经网络技术与焊接过程的结合及其相关范例233

6.1.3人工神经网络的巨大优势及在焊接过程中的初步应用237

6.2神经网络在手写体字符识别中的应用238

6.2.1手写体字符识别分类中的神经网络模型239

6.2.2神经网络分类器集成方法240

6.2.3神经网络与其他优化算法的结合242

6.2.4未来的研究方向243

6.3基于神经网络的全自动模式识别跟踪系统243

6.3.1神经网络模式识别的原理244

6.3.2神经网络模式识别的实现244

6.3.3识别跟踪系统实验测试与数据分析246

6.4基于神经网络不变性模式识别的人脸识别系统249

6.4.1最优化神经网络249

6.4.2人脸识别系统的基本结构250

6.4.3仿真实验252

6.5人工神经网络在临床医学中的应用253

6.6神经网络在城市综合业务故障诊断中的应用256

6.6.1支撑环境256

6.6.2软件设计实例257

6.6.3实验结果实例分析258

6.7基于人工神经网络的商业银行贷款风险预警研究260

6.7.1前向三层BP网络商业银行信贷风险预警系统的构造260

6.7.2贷款风险预警信号知识处理262

6.7.3实验设计263

6.7.4 BP网络模型的计算机实现264

6.8 Hopfield型神经网络应用实例分析264

6.8.1 Hopfield型神经网络简介264

6.8.2离散Hopfield型神经网络在模式识别中的应用265

6.8.3连续Hopfield型神经网络在优化计算中的应用267

6.9基于Hopfield型神经网络的遥感图像超分辨率识别算法269

6.9.1 Hopfield型神经网络实现的图像超分辨率目标识别处理算法分析270

6.9.2 Hopfield型神经网络目标识别处理的主要实验过程分析273

6.9.3 Hopfield型神经网络的图像超分辨率处理的实验结果分析274

6.10应用Hopfield型神经网络抑制高频地波雷达中短波通信干扰275

6.10.1 Hopfield型神经网络275

6.10.2基于L MS的自适应抑制干扰法275

6.10.3抑制干扰Hopfield型神经网络277

6.10.4仿真结果的比较279

参考文献281