课程文献中心 更多>>

关键词： Stochastic neutral neural networks   impulsive effects   global exponential stability   linear matrix inequality  

摘要： This paper is concerned with the exponential stability of stochastic neural networks of neutral type with impulsive effects. By employing the Lyapunov functional and stochastic analysis, a new stability criterion for the stochastic neural network is derived in terms of linear matrix inequality. A numerical example is provided to show the effectiveness and applicability of the obtained result.

关键词： 图像分割   脉冲耦合神经网络   互信息   最大互信息准则  

摘要： 为了自动地进行图像的多值分割,从原始图像与分割图像之间的相互关系出发,以最大互信息为优化分割目标,以互信息熵差作为一种新的分类类数判据,在对传统脉冲耦合神经网络模型改进的基础上,提出了一种基于最大互信息改进型脉冲耦合神经网络图像多值分割算法.理论分析和实验结果表明,该方法能够自动确定最佳分割迭代次数及最佳分割灰度类数,对分割图像具有良好的特征划分能力,且在分割类数较少的情况下,能较好地保持图像细节、纹理及边缘等信息,对不同图像分割准确度高,具有较强的适用性.

关键词： 单分子层   大脑   计算   物理学家   工作原理   科学家   进化   制造  

摘要： 据美国物理学家组织网近期报道，科学家模拟大脑的工作原理，首次在有机单分子层上制造了一个同样具备自我进化功能、能够解决复杂运算问题的电路，这是科学家首次制造出类似大脑的、能够自我进化的电路。

关键词： 分子   物理学家   工作原理   运算问题   科学家   大脑   进化   制造  

摘要： 据美国物理学家组织网25日报道，科学家模拟大脑的工作原理，首次在有机单分子层上制造了—个同样具备自我进化功能、能够解决复杂运算问题的电路，这是科学家首次制造出类似大脑的、能够自我进化的电路。

关键词： 稳定性   脉冲   时滞   神经网络  

摘要： 神经网络的许多应用取决于神经网络的稳定性，因此关于神经网络的稳定性研究具有非常重要的理论和现实意义。不仅如此，稳定性的研究还可以为其它性质，如同步性，的研究提供非常重要的理论依据。时滞和脉冲是在神经网络动力学中普遍存在的现象，且对神经网络的动力学结构性质，如稳定性，振动性等，产生重要的影响。故而，对于用微分方程形式所描述的神经网络模型，迫切需要发展新的数学工具来对其进行分析。\n 脉冲泛函微分方程的稳定性理论为这一类问题提供了数学工具。其核心是将Lyapunov直接法推广到同时含有脉冲和时滞的问题中。泛函微分方程研究的是带有滞后现象的动力系统，即变化规律不仅依赖于当前状态，而且依赖于过去的状态。脉冲微分方程研究的是具有瞬时突变现象(通常是分段连续)的微分系统。这两门学科分支分别得到过深入的研究，具有丰富的理论结构和大量结论。近年来，对脉冲和时滞共存的微分方程研究也取得了很大的进展，从而为这种类型方程所刻画的神经网络模型稳定性研究提供了不断增长的理论资源。\n 与一般动力系统模型一样，脉冲时滞神经网络模型稳定性的研究主要采取Lyaounov直接法，其特点是构造一个Lyapunov泛函或Lyapunov函数V，不需要求出方程的解，而直接分析V函数的性质来分析方程的稳定性，渐进稳定性，等等。为此，还需要运用微分不等式，矩阵不等式等技巧。\n 早期的关于脉冲泛函微分方程的结果包括Anokhin，Bainov，Covachev和Stamova，Gopalsamy，Zhang等人的工作。尽管具有广泛的应用前景，由于理论和技术上的障碍，脉冲泛函微分方程理论的发展在最初是相对缓慢的。时滞和脉冲的存在导致需要对原有的研究工具引入相应的改进。许多性质，如存在性，连续性，稳定性都会因为脉冲的存在而改变。\n 在脉冲泛函微分方程领域，对于最近的研究具有最深刻影响的是Lyapunov直接法。这一方法的显著优势在于它可以在不求出解的情况下研究解的定性性质(稳定性，振动性等等)。\n 在利用Lyapunov第二法研究泛函微分方程的稳定性问题时，主要有两种方法。第一种称为Lyapunov函数法。如果把Lyapunov定理直接用到泛函微分方程稳定性研究中，在需要确定Lyapunov函数的导数符号时将导致很大的困难。因此许多作者提出，在研究这一类系统时，Lyapunov函数的导数应该用系统积分曲线的最小子集来估计。这一技巧被称为Lyapunov-Razumikhin技巧。\n Krasovskii从泛函分析的角度出发，提出了这个问题的另一个解决方法。他用Lyapunov泛函来替代Lyapunov函数。这一方法也得到了广泛的应用。\n Gurgulla和Perestyuk最早地将Lyapunov直接法运用到了脉冲微分方程的研究中。但是，对Lyapunov函数连续性的要求极大地限制了Lyapunov直接法在脉冲方程问题中的应用。由于脉冲微分方程的解是间断连续函数，因此需要引入相应的，具有第一类不连续点的Lyapunov函数。由此通过Lyapunov直接法解决了脉冲微分系统的一些基本问题。\n 本文的研究方法是：从脉冲泛函微分方程的一般理论出发，研究具体的神经网络方程解的稳定性。首先简要介绍了神经网络研究中几种基本的模型和其数学结构，接着总结和介绍了脉冲泛函微分方程稳定性的基本理论和定理。在后面三章中，本文作者分别用不同的方法对三种神经网络方程的稳定性进行了研究。\n (1)用矩阵不等式，结合微分不等式的方法研究了脉冲时滞Hopfield模型的全局指数稳定性，得到了一个新的判别条件。\n (2)利用Lyapunov-Razumikhin型定理研究脉冲时滞Cohen-Grossberg方程的全局指数稳定性，Razumikhin型定理是泛函微分方程的核心定理之一，特点是可以使得我们只需构造形式极为简单的Lyapunov函数，而不是复杂的Lyapunov泛函，因此被应用于时滞Hopfield模型和细胞神经网络模型之中。本文将其应用到了更为“非线性化”的Cohen-Grossberg模型中，得到了一个新的判别条件。\n (3)关于非自治泛函微分系统的渐进稳定性，Hatvani建立了一系列基于勒贝格积分和度的理论以精确地刻画其条件，本文将其中一个定理推广到了带脉冲的泛函微分系统上。随后，用这个新的定理，研究了一个脉冲时滞细胞神经网络的渐进稳定性，得到了一个新的判别条件。

关键词： 图像融合   脉冲耦合神经网络(PCNN)   链接强度   特征   拉普拉斯能量(EOL)   标准差(SD)  

摘要： 针对传统的基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合算法中每个神经元链接强度取同一常数的不足,提出了一种基于自适应PCNN图像融合新算法。作为显著性特征,使用像素的拉普拉斯能量(EOL,energy of Lapla-cian)和标准差(SD,standard deviation)分别作为PCNN对应神经元的链接强度值。实验结果表明,本文方法融合结果优于Laplacian方法、小波方法和传统的PCNN方法。

关键词： biomedical mesh and foam arrays   implants   electron beam melting   materials characterization   elastic modulus measurement  

摘要： In this paper, we examine prospects for the manufacture of patient-specific biomedical implants replacing hard tissues (bone), particularly knee and hip stems and large bone (femoral) intramedullary rods, using additive manufacturing (AM) by electron beam melting (EBM). Of particular interest is the fabrication of complex functional (biocompatible) mesh arrays. Mesh elements or unit cells can be divided into different regions in order to use different cell designs in different areas of the component to produce various or continually varying (functionally graded) mesh densities. Numerous design elements have been used to fabricate prototypes by AM using EBM of Ti-6Al-4V powders, where the densities have been compared with the elastic (Young) moduli determined by resonant frequency and damping analysis. Density optimization at the bone-implant interface can allow for bone ingrowth and cementless implant components. Computerized tomography (CT) scans of metal (aluminium alloy) foam have also allowed for the building of Ti-6Al-4V foams by embedding the digital-layered scans in computer-aided design or software models for EBM. Variations in mesh complexity and especially strut (or truss) dimensions alter the cooling and solidification rate, which alters the a-phase (hexagonal close-packed) microstructure by creating mixtures of alpha/alpha' (martensite) observed by optical and electron metallography. Microindentation hardness measurements are characteristic of these microstructures and microstructure mixtures (alpha/alpha') and sizes.

关键词： 脉冲神经网络   轴突延迟   运动检测   生物视觉  

摘要： 近几年,在智能监控系统中,广泛应用了基于生物视觉原理的运动目标检测与跟踪计算模型。这里提出一种基于神经轴突延迟机制,利用脉冲神经元网络模型对运动目标进行检测与跟踪的算法,该神经网络模型是利用轴突延迟脉冲神经网络模拟人类的视觉特性,从而提取运动目标,并具体分析脉冲神经元网络算法的实际意义。实验结果表明,该算法能够动态并行地进行运动目标提取,可通过硬件实现而应用于监控系统中。

关键词： Cohen—Grossberg神经网络   脉冲   全局指数稳定性   时滞  

摘要： 讨论了一类具有时滞的脉冲Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性.利用Lyapunov函数和不等式技巧得到了该系统全局指数稳定的一个充分条件,同时给出示例说明结果的有效性.

关键词： 多重稳定   时间尺度   神经网络   反周期解  

摘要： 在本论文中，首先运用分析方法和对神经元状态空间的分解，研究了一类具有脉冲的时滞***神经网络模型的多重稳定性；其次，运用叠合度理论和构造合适的李雅普诺夫函数，研究了高阶Hopofield神经网络模型（HHNNs）反周期解的存在性及其全局指数稳定性。