Eva C.Yen。 具有非线性或时变时滞的递归神经网络的可解性和稳定性。 （英语） Zbl 1221.93061号 Commun公司。非线性科学。数字。模拟。 16，第1期，509-521（2011）. 摘要：由于将确定性RNN应用于含噪时间序列以及线性近似的存在性是令人怀疑的，因此我们重新考虑了递归神经网络（RNN）的溶解度和稳定性。当存在非线性时，提出了更简单的方法来代替复杂的非奇异矩阵方法，当存在时变时滞时，则提出了更简便的方法来取代复杂的线性矩阵不等式方法。 引用于1文件 MSC公司： 93B30型 系统标识 92B20型 用于/用于生物研究、人工生命和相关主题的神经网络 关键词：循环神经网络;渐近稳定;噪声时间序列;非线性;时变延迟 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{E.C.Yen}，Commun（公社）。非线性科学。数字。模拟。16，第1号，509--521（2011；Zbl 1221.93061） 全文： 内政部 参考文献： [1] 奥诺，M。；Y.Hirata。；哈拉，M。；Aihara，K.，《基于变形虫的混沌神经计算：通过耦合生物振荡器进行组合优化》，《新一代计算》，第27期，第129-157页（2009年）·Zbl 1193.92001年 [2] 曹，J。；Wang，J.，一般类时变时滞递归神经网络的全局渐近稳定性，IEEE Trans Circuits Syst-1：Fundam理论应用，50，34-44（2003）·兹比尔1368.34084 [3] 戴，Y。；Duan，C.W.，应用人工神经网络的白车身梁单元建模，应用数学模型，332808-2817（2009）·Zbl 1205.74086号 [4] Elman，J.L.，《发现时间结构》，《认知科学》，第14期，第179-211页（1990年） [5] 五世戈瑞尚卡尔。；Satyanarayana，P.S.，基于神经网络的无线数据网络流量预测，国际计算智能系统杂志，1379-389（2008） [6] 卢，Z。；谢赫，L.S。；陈，G。；科尔曼，N.P.，通过递归高阶神经网络对混沌系统进行自适应反馈线性化控制，《信息科学》，1762337-2354（2006）·Zbl 1116.93035号 [7] Park，J.H.，《延迟细胞神经网络的新稳定性分析》，应用数学计算，181，200-205（2006）·Zbl 1154.34386号 [8] Peng，Y.F.，不确定非线性混沌系统的使用递归小脑模型关节控制器的鲁棒智能滑动模型控制，混沌孤立子分形，39150-167（2009）·Zbl 1197.93121号 [9] Shi，L。；王立杰。；Wang，Z.，使用Takagi-Sugeno递归模糊神经网络对连续搅拌槽式反应器进行建模和传感器故障诊断，Int J Distrib sensor Networks，5，37（2009） [10] 王，G。；Cao，J.，具有不确定参数的随机遗传网络的鲁棒指数稳定性分析，Commun非线性科学数值模拟，14，3369-3378（2009）·Zbl 1221.93217号 [11] 绕线机，R.K。；雷吉亚，J.A。；Weems，S.A。；Bunting，M.F.，短期记忆的振荡Hebbian网络模型，神经计算，21741-761（2009）·Zbl 1156.92011号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。