几类神经动力学优化方法及其在若干问题中的应用

作     者：陈贾 

作者单位：重庆交通大学 

学位级别：硕士

导师姓名：胡进

授予年度：2021年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：神经动力优化 投影神经网络 脉冲效应 无线传感器 

摘      要：利用神经网络方法解决实际工程中的优化问题,需要良好的神经动力学优化理论基础做支撑。目前为止,神经动力学优化理论还有待进一步完善,亟需研究的问题还很多,对神经动力学优化理论、模型的拓展研究也是一个有意义的课题。鉴于此,本文对几类神经动力学优化方法及其在若干问题中的应用进行了研究。全文主要研究以下几方面内容:一、把实数全局投影动力系统推广到复数域中。并构造了可用于解决复优化问题的复数神经网络模型。由于实数神经网络无法解决具有复数信号的问题,因此将实数投影神经网络理论推广到了复数域。我们将复值全局投影动力系统分解为实部和虚部,再应用Lyapunov稳定性分析方法和一些不等式技巧对系统的稳定性进行研究。二、鉴于投影神经网络模型会受到脉冲的影响,我们提出了一种具有脉冲效应的投影神经网络模型。设计的脉冲投影神经网络能够解决一类具有脉冲效应的变分不等式问题。三、利用神经动力优化方法对无线传感器网络中的数据收集问题进行了研究。针对数据收集问题建立了基于事件触发的神经网络模型,通过构造Lyapunov函数,利用不等式技巧,得到模型的平衡点,即原问题的最优解。