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醉染图书忆阻神经网络动力学与同步控制9787030714862
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前言章 绪论1.1 忆阻神经网络概述1.1.1 忆阻器1.1.2 忆阻神经网络1.2 忆阻神经网络的研究进展1.2.1 基本递归神经网络1.2.2 忆阻神经网络动力学1.. 忆阻神经网络的同步控制1.3 预备知识1.3.1 几个常用引理1.3.2 集值映1.3.3 耗散与无源1.3.4 分数阶微积分1.3.5 灰色系统1.4 本书内容提要参考文献第2章 忆阻神经网络的耗散与无源2.1 具有leakage时滞与参数不确定忆阻神经网络的全局耗散2.1.1 问题的描述2.1.2 全局耗散分析2.1.3 数值模拟2.1.4 小结2.2 具有leakage时滞的忆阻神经网络的无源2.2.1 问题的描述2.2.2 无源分析2.. 数值模拟2.2.4 小结. 具有比例时滞的忆阻神经网络的无源与状态估计..1 问题的描述..2 无源分析.. 基于无源的状态估计..4 数值模拟..5 小结参考文献第3章 忆阻神经网络的稳定3.1 具有时变传输时滞的忆阻神经网络的全局指数稳定3.1.1 问题的描述3.1.2 全局指数稳定3.1.3 数值模拟3.2 Cohen-Grossberg忆阻神经网络的多稳定3.2.1 问题的描述3.2.2 多平衡点的存在与稳定3.. 数值模拟3.3 具有时滞的忆阻神经网络的稳定与Hopf分支3.3.1 灰色系统理论框架下的稳定分析3.3.2 星形结构忆阻神经网络的稳定与Hopf分支3.3.3 数值模拟参考文献第4章 忆阻神经网络的同步控制4.1 具有leakage时滞的忆阻神经网络的自适应同步4.1.1 问题的描述4.1.2 自适应同步判据4.1.3 数值模拟4.2 具有leakage时滞的忆阻神经网络的有间同步4.2.1 问题的描述4.2.2 有间同步判据4.. 数值模拟4.3 具有随机反馈增益波动的双向关联记忆忆阻神经网络的非脆弱同步4.3.1 问题的描述4.3.2 非脆弱同步判据4.3.3 数值模拟参考文献第5章 耦合忆阻神经网络5.1 具有时滞的耦合忆阻神经网络的指数同步5.1.1 问题的描述5.1.2 指数同步分析5.1.3 数值模拟5.2 具有leakage时滞的非对称耦合忆阻神经网络的无源5.2.1 问题的描述5.2.2 无源分析5.. 数值模拟5.2.4 小结参考文献第6章 分数阶忆阻神经网络6.1 分数阶忆阻神经网络的混合投影同步6.1.1 模型的建立6.1.2 投影同步结果6.1.3 数值例子6.2 分数阶忆阻神经网络的自适应同步6.2.1 模型的建立6.2.2 自适应同步6.. 数值例子参考文献第7章 忆阻神经网络的应用7.1 基于自适应同步的文本信号加密7.2 基于有间同步的图像保密通信7.3 忆阻脉冲耦合神经网络在医学图像处理中的应用7.3.1 忆阻脉冲耦合神经网络(M-PCNN)7.3.2 M-PCNN结构7.3.3 M-PCNN在医学图像处理中的应用参考文献彩图
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