随机神经网络

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带马氏切换和时变时滞的随机神经网络的依分布渐近稳定性
《淮阴师范学院学报（自然科学版）》2023年第4期296-301,共6页王玉春 王莉 
国家自然科学基金资助项目(61873271)。
考虑到神经网络在实际应用中常会伴有时滞现象,研究了一类带马氏切换的随机神经网络在时变时滞下按分布的渐近稳定性.根据模型的特点,并结合按分布渐近稳定性的充分条件,构造了Lyapunov函数,利用广义的Ito公式、不等式放缩技巧,得到了...
关键词：马氏切换 时变时滞 随机神经网络 依分布渐近稳定 LYAPUNOV函数 
基于M-estimator函数的加权深度随机配置网络被引量：1
《计算机学报》2023年第11期2476-2487,共12页丁世飞 张成龙 郭丽丽 张健 丁玲 
国家自然科学基金(62276265,61976216,62206297,61672522)资助。
深度随机配置网络(Deep Stochastic Configuration Network,DSCN)是一种增量式随机化学习模型,具有人为干预程度低、学习效率高和泛化能力强等优点.但是,面向噪声数据回归与分析时,传统的DSCN易受到异常值影响,从而降低了模型的泛化性....
关键词：深度随机配置网络 异常数据 鲁棒性 回归 随机神经网络 
带有混合时滞的中立型随机神经网络的状态估计
《皖西学院学报》2023年第5期55-63,共9页彭杰 张玉武 
安徽省高校优秀拔尖人才培育资助项目(gxgnfx2021194);安徽省高校优秀拔尖人才培育资助项目(gxgnfx2021196);安徽省高等学校自然科学重点研究项目(2023AH053249)。
研究了一类具有Markov跳变参数的中立型神经网络的状态估计问题,所考虑的神经网络含有Markov模态依赖的离散时滞和无穷分布时滞。通过构造模态依赖的Lyapunov-Krasovskii泛函,得到状态估计误差系统全局渐近稳定的充分条件,从而保证了所...
关键词：马尔可夫跳 中立型神经网络 模式依赖混合时滞 状态估计 
具有马尔可夫跳的多重定时滞随机神经网络的依分布渐近稳定性
《山西师范大学学报（自然科学版）》2023年第3期9-15,共7页王莉 王玉春 
国家自然科学基金(61873271);宿迁市科技计划项目(21SYB-33).
在神经网络的电子实现中往往伴有时滞现象,为了更好地应用,研究了一类带马氏切换的随机神经网络在多重延时下按分布的渐近稳定性.根据模型方程的特点,并结合按分布渐近稳定性的充分条件,构造了Lyapunov泛函,通过广义的Ito公式计算、不...
关键词：马氏切换 多重定时滞 随机神经网络 依分布渐近稳定 LYAPUNOV泛函 
基于忆阻器的随机神经网络的稳定性被引量：1
《工程数学学报》2022年第4期522-532,共11页王芬 
国家自然科学基金(61907010);广东省自然科学基金(2018A0303130120,2017A030313037);广东省教育厅普通高校重点领域专项(2020ZDZX3051)。
与传统的神经网络相比,基于忆阻器的神经网络能够更好地反映突触的强度可变的这一特性,从而更好地模拟人脑的神经系统。在Filippov解的框架下,通过构造恰当的Lyapunov泛函,利用Ito微分公式、微分包含和集值映射理论,研究了一类基于忆阻...
关键词：忆阻器 随机 神经网络 稳定性 时滞 
带Lévy噪声和Markov切换的随机神经网络的自适应有限时间同步分析被引量：1
《系统科学与数学》2022年第5期1088-1099,共12页麻硕 
北方民族大学中央高校基本科研业务费专项资金(2020KYQD17);宁夏重点研发项目(引才专项)(2020BE B04007);国家自然科学基金(62163001)资助课题。
文章研究了具有Markov切换和Lévy噪声的随机神经网络的有限时间同步问题.利用随机Lyapunov函数方法和带Lévy噪声的Markov切换系统的有限时间稳定性定理,在自适应控制的作用下,得到系统有限时间同步的充分条件.最后,通过一个算例验证...
关键词：随机神经网络 有限时间同步 Lévy噪声 Markov切换 自适应控制 
高维深度生成先验推理
《无线电通信技术》2020年第3期338-338,共1页
深度生成先验为如图像、音频和文本之类的复杂结构化数据提供了强大的模型。在反问题中使用这些先验通常需要根据对其输出的观察来估计多层深层神经网络中的输入和/或隐藏信号。虽然这些方法在实践中取得了成功,但由于底层优化问题的非...
关键词：随机神经网络 结构化数据 向量近似 消息传递算法 深层神经网络 非凸性 推理 先验 
基于粒子群优化的深度随机神经网络
《江苏科技大学学报（自然科学版）》2020年第1期69-74,共6页凌青华 宋余庆 韩飞 
江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYLX_1056)。
针对传统多层随机神经网络性能不稳定问题,提出了一类利用粒子群优化算法来优化各层权值的深度随机网络方法.该方法利用粒子群优化算法,结合网络的输入输出灵敏度信息,逐层对自动编码器的输入层权值进行优化,通过改善自动编码器的性能...
关键词：随机神经网络 深度自动编码器 粒子群优化 超限学习机 
基于正则化随机配置网络的球磨机工况识别被引量：14
《控制工程》2020年第1期1-7,共7页赵立杰 邹世达 郭烁 黄明忠 
国家重点研发计划（2018YFB1700200）;国家自然科学基金项目（61203102）
随机配置网络(Stochastic Configuration Network, SCN)在不等式约束监督机制下能够自动快速构建万能逼近器,在大数据建模领域具有潜在优势。为了增强模型的准确性和稳定性,在经典随机配置网络基础上提出带有L2范数正则化的随机配置网络...
关键词：随机神经网络 随机配置网络 正则化 球磨机 工况识别 
具有时滞的脉冲随机神经网络的有限时间稳定性被引量：10
《控制理论与应用》2020年第1期187-192,共6页鲁成甜 喻圣 程培 
国家自然科学基金项目(11771001);安徽省高等学校自然科学研究项目(KJ2018A0027)资助~~
本文研究具有时滞的脉冲随机神经网络的有限时间稳定性问题.利用Lyapunov泛函技术,线性矩阵不等式(LMIs)工具和平均脉冲区间条件,对反镇定型、中立型和镇定型3种类型的脉冲系统分别给出了基于矩阵不等式的有限时间均方稳定的充分条件,...
关键词：神经网络 脉冲 线性矩阵不等式 LYAPUNOV泛函 有限时间稳定 
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