复值神经网络相关论文
复值神经网络作为实值神经网络的一种推广,其状态、激活函数和连接权值都是复值的.因此,复值神经网络具有比实值神经网络更为丰富......
复值神经网络是定义在复数域上用复参数和复变量处理信息的一类神经网络,其状态变量、连接权矩阵、激励函数和外界输入基本都是复......
本文研究多个复值神经网络在脉冲耦合机制下形成复杂网络系统的全局渐近同步问题.首先,基于序列连通和Dirac函数,引入网络节点仅在......
近年来,随着神经网络的快速发展,多种神经网络框架相继提出,在图像识别和语音处理等方面表现出强大的应用潜力。但是,随着神经网络......
近年来,人工神经网络由于其特有的自学习能力一直是一个备受关注的对象,这使得神经网络在组合优化、信号处理、并行计算等领域得到......
神经网络是基于人对大脑组织与思维机制的感知,通过网络变换和动力学行为得到的一种并行分布式信息处理功能的数学模型,类似于大脑......
研究了一类具有时变时滞的复值神经网络的概周期解,利用Banach空间中的不动点定理、指数型二分性以及分析技巧,获得了该类复值神经......
复值神经网络是一类用复数变量解决复杂问题的网络。梯度下降法是训练复值神经网络的流行算法之一。目前,建立的传统网络模型大多......
自然界中普遍存在着分数维的现象,随着分数阶微积分的研究结果愈加丰富,近年来,对分数阶系统的理论研究在自然学科的各个领域中也......
近年来,关于神经网络的同步性研究已经有了许多有价值的成果,但这些研究基本上都是建立在传统的实值神经网络(RVNNs)模型上。复值......
近十年来,人们对复值神经网络的研究日益增多.复值神经网络在复杂信号处理等方面,具有比实值神经网络更加优越的特性.复值系统的状......
语音增强是指从含噪语音中恢复出干净语音的过程,通常是在时频域中对信号进行处理。通过短时傅立叶变换(STFT)可以将语音的时域信......
自二十世纪八十年代美国加州理工学院生物物理学家Hopfield建立了神经网络的数学模型后,各种神经网络模型相继被提出。其中复值神......
无线通信技术的研究、发展与应用,为社会生产力的提高和人类文明的进步做出了无可争议的贡献。然而实际的通信环境复杂多变,无线信......
随着科技的发展,实值神经网络已不足以用来研究生物及工程等领域中的诸多问题.复值神经网络在信号处理等方面更加具有优越性,逐渐......
深度学习方法在极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)图像分类中有着非常重要的地位,其目的是通过大......
神经网络近些年受到了广泛的关注,在模式识别、自动控制、信号处理等众多研究领域取得了广泛的应用。神经网络分为实值神经网络和......
近年来,对于复值神经网络的研究有了很大的进展。在复值神经网络的训练中,最为流行的一种算法就是复梯度学习算法,而其可以通过批......
同步问题作为非线性网络研究的热点之一,其主要研究个体与个体、个体与群体、群体与群体之间的协调一致性问题。随着社会网络化的......
在无线通信技术的发展过程中,功率放大器的线性化需求越来越高,针对功放的线性化技术层出不穷。数字预失真技术作为其中最有效的一......
人工神经网络是20世纪80年代以来兴起的研究热点,作为一类重要的人工神经系统,复值神经网络因其具有比实值神经元更强的信息存储能......
这篇文章研究了两类脉冲神经网络稳定性问题,其一是具有时变时滞的脉冲复值神经网络稳定性分析,其二是中立型Markov脉冲神经网络随......
自1992年Hirose A提出状态、输出、权值和吸引域都是复值的全复值神经网络以来,各种复值神经网络相继被提出.复值神经网络神经元的......
在过去的二十年里,时滞复值神经网络由于其在工程控制,信号处理以及人工智能等方面的广泛应用而受到了越来越多的关注。时滞复值神......
复值神经网络（CVNNs）近年来已经得到了广泛的关注和研究，例如在认知科学、智能领域以及雷达信号处理方面有着巨大的潜在价值。复值神......
复数值神经网络（CVNNs）近几年已经得到了广泛的关注，早在二十世纪八十年代末，已应用于光电成像、遥控、量子神经设备和系统、生理神经......
复值神经网络（CVNN）近些年已经得到了广泛的研究和应用，在工程、生物学和物理学等很多科学领域有着很大的应用价值。复值神经网络根据......
复值神经网络是在复平面上处理信息的一类神经网络,其状态变量、连接权值与激励函数都是复值的.复值神经网络可视为实值神经网络的......
众所周知，时滞的存在可能导致神经网络系统不稳定，因而研究基于时滞的稳定性不仅具有理论价值也具有实际应用价值.同时由于复值神经......
众所周知，复值神经网络普遍存在于实际应用中，其动态问题可以解释很多自然现象，如信号处理！模式识别！协同记忆！复杂优化等诸多问题.在这......
准确的电网仿真需要使用精确的电力设备模型,以反映电网中发生的最复杂的动态运行状况.传统的方法有时不能精确模拟电力设备的工作......
为分析脉冲干扰因素对复值神经网络动态行为的影响,研究一类具有混合时滞和脉冲干扰的复值神经网络的平衡点的全局指数稳定性.在假......
研究了利用复数神经网络解决带有区间约束条件的复变量非线性分式规划问题,提出的神经网络模型关于问题的可行解具有全局稳定性.对......
本文基于自适应混合控制研究了一类分数阶复值神经网络的投影同步.首先,在复数域上构造了一个新的分数阶微分不等式;然后,通过设计......
复值神经网络是人工神经网络的重要分支,在工程、生物医学以及物理学等领域已有广泛应用。按照激活函数的不同,可将复值神经网络划......
研究了具有离散变化时滞和无界分布时滞的脉冲复值神经网络的稳定性,在所研究的神经网络中,活动函数仅仅要求满足Lipschitz条件.运......
研究了时间标度上具有时滞和脉冲影响的复值神经网络的全局稳定性问题.利用时间标度上的微积分理论,将连续时间型复值神经网络和离......
研究了带有变化分布时滞的复值神经网络Lagrange稳定性问题.通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,并使用矩阵不等式技巧,建立了......
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复值神经网络是神经网络的一个分支，也是最近几年快速发展的一个领域，在图像处理、模式识别、联想记忆等方面有广泛的应用．目前，对于复......
研究了分数阶复值神经网络的稳定性.针对一类基于忆阻的分数阶时滞复值神经网络,利用Caputo分数阶微分意义上Filippov解的概念,研......
研究了带有比例时滞的复值神经网络全局指数稳定性问题．借助向量Lyapunov函数思想和同胚映射原理，并使用M-矩阵理论和不等式技巧，建立......
自从1988年L.Chua与L.Yang提出了细胞神经网络有关问题以来,神经网络得到了广泛应用,并且成为数学应用领域的热门研究课题.但是,到......
智能机器人之所以区别于传统的示教-再现型机器人,是因为其有感知外部世界变化并作出自适应调整的能力。在众多的机器人感觉中,尤......
1971年,华裔科学家Chua第一次提出了第四种基本电路元件的存在,并将它命名为忆阻器.直到2008年,惠普实验室成功研制出了忆阻器的实......
