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二阶时滞小波神经网络的全局指数稳定性分析
全局指数稳定 时滞 小波神经网络
2009/9/21
通过构造李雅谱诺夫泛函,对具有时滞的二阶神经网络的稳定性进行分析,利用Razumikhin定理
得到了网络平衡点全局指数稳定的时滞相关与无关的充分条件,当衰减率依赖于时间时,得出了它们之间的一个线性关系,并进行了简明扼要的分析.
一类递归小波神经网络的稳定性研究
递归小波神经网络 渐近稳定性 非线性系统 Liapunov函数
2008/2/11
卷期页码:第28卷 第4期
(2007年4月) P.428
文章编号:1000-0887(2007)04-0428-05
一类递归小波神经网络的稳定性研究
邓韧,李著信,樊友洪
后勤工程学院,重庆 400016
摘要:在小波神经网络(WNNs)和递归神经网络(RNNs)的基础上,提出了一类递归小波神经网络(RWNNs)模型,它具有两种网络模型的优点A·D2根据Liapunov渐近...
Abstract针对非线性系统的预测问题, 在线性和非线性协整理论涵义的基础上, 提出利用小波神经网络进行非线性协整系统的非线性误差校正模型的研究, 并给出该模型的建模方法.对沪深股市进行实证研究, 与线性向量自回归模型进行比较.研究证明,小波神经网络所建立的非线性误差校正模型有较好的预测效果, 能够有效地预测非线性经济系统.
基于紧框架小波神经网络的抽油机井故障诊断
小波框架
小波神经网络
抽油机
故障诊断
2007/8/27
Abstract所提出的小波网络包括初始的学习网络和训练过程中根据精度要求而自适应并入的子网络.通过对各维输入信号的综合时域分析,选择合适的尺度参数和位移参数构造单尺度下的小波紧框架, 以构成各级子网络, 进而解决多维小波网络中存在的“维数灾” 问题.针对对角回归结构, 推导出带遗忘因子的动态递推最小二乘法对网络的参数进行训练.将该网络应用于抽油机井的故障诊断,得到了较好的效果.