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