时滞忆阻神经网络动力学分析与控制综述.pdf

时滞忆阻神经网络动力学分析与控制综述 时滞忆阻神经网络是一种新的神经网络架构，它将忆阻器与神经网络相结合，模拟人脑的信息存储和信息处理功能。忆阻器是一种新的存储器件，具有低能耗、高存储、小体积和非易失性等特点，使其成为人工神经网络的理想选择。 时滞忆阻神经网络的出现，使得人工神经网络能够模拟人脑的信息存储和信息处理功能，极大地推动了人工智能的发展。然而，时滞忆阻神经网络硬件实现和信号传递过程中，会出现时滞、分岔等现象，影响了网络的稳定性和控制性。 为了解决时滞忆阻神经网络的稳定性和控制问题，研究者们提出了两种思路：一是基于时滞的稳定性分析，二是基于控制理论的控制策略。时滞忆阻神经网络的稳定性分析主要涉及到时滞的影响、稳定性判据、 Lyapunov 函数和线性矩阵不等式等方面。 此外，时滞忆阻神经网络的控制问题也是一個重要的研究方向。为了实现时滞忆阻神经网络的控制，研究者们提出了多种控制策略，如基于状态反馈的控制、基于输出反馈的控制、基于 observer 的控制等。 时滞忆阻神经网络的应用前景非常广阔，包括图像识别、自然语言处理、机器学习等领域。随着时滞忆阻神经网络技术的不断发展和完善，将来可能会出现更多的创新应用。 时滞忆阻神经网络的研究还涉及到许多挑战和问题，如时滞的影响、信号传递的延迟、网络的可扩展性等。为了解决这些问题，研究者们需要深入地研究时滞忆阻神经网络的动力学行为和控制机理。 时滞忆阻神经网络是一种具有广阔应用前景的新型神经网络架构，其研究和应用将极大地推动人工智能的发展。 知识点： 1. 时滞忆阻神经网络的定义和特点 2.忆阻器的数学模型和分类 3. 时滞忆阻神经网络的稳定性分析 4. 时滞忆阻神经网络的控制问题和策略 5. 时滞忆阻神经网络的应用前景和挑战 6. 时滞忆阻神经网络的动力学行为和控制机理 时滞忆阻神经网络是人工智能领域的一个热点研究方向，其研究和应用将极大地推动人工智能的发展。