CNN符号动力系统

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论文专业：运筹学与控制论
论文主题：CNN 细胞神经网络 细胞非线性网络 定态解 Smale马蹄 CNN符号动力系统 输入-输出映射 布尔基因 图象处理 空间混沌 拓扑熵
论文分类：TP183
论文形态：共 102 页　约 93,534 个字符　约 4.809 M内容

内容摘要

细胞神经网络(Cellular Neural Networks,简称CNN)是由美国Berkeley加州大学的著名学者L.O.Chua教授等于1988年提出的一个非线性模拟电路的数学模型.CNN结合了Hopfield神经网络模型和Neumann细胞自动机两者的优势,既具有高速并行处理功能,同时又容易在超大规模集成器(VLSI)的芯片上实现.因此作为一类新的信息处理系统,CNN具有巨大的应用前景.十多年来,有关CNN的理论、设计及应用研究已成为众多领域科学技术工作者关注的热点.CNN在图象处理、模式辩识、超大规模集成器、机器人及人脑功能模拟等方面获得了广泛应用.以CNN为理论基础的模拟计算机也已诞生.

全文目录

文摘
英文文摘
说明
第一章 绪论
1.1 CNN系统的背景及意义
1.1.1引言
1.1.2 CNN模型的建立
1.1.3 CNN的定义及标准CNN模型
1.2 CNN研究现状简述
1.3本文研究的目的和主要内容
第二章 CNN的定态解及动力学性质
2.1 CNN系统的定态解
2.1.1基本概念
2.1.2定态解的稳定性
2.2定态解映射的Smale马蹄
2.2.1定态解映射及其性质
2.2.2 Moser-Conley假设和若干引理
2.2.3 Smale马蹄的构造
2.3 CNN符号动力系统的一个简单例子
第三章 二维符号动力学
3.1符号动力系统发展的简要回顾
3.2一维符号动力系统的若干内容
3.3二维符号序列空间
3.4符号序列空间上的移位映射
3.5移位映射的动力学性质
3.5.1二维符号序列的表示
3.5.2移位映射σ1,1的动力学性质
3.5.3移位映射的拓扑熵和拓扑混合性
第四章 CNN符号动力系统
4.1 CNN基因和输入-输出映射
4.1.1 CNN基因
4.1.2输入-输出映射和布尔基因
4.1.3布尔CNN基因的基因密码
4.2非藕合CNN系统输入-输出映射
4.2.1布尔基因的充要条件
4.2.2输入-输出映射及动力学性质
4.3耦合CNN系统输入-输出映射
4.3.1布尔基因的充分条件
4.3.2输入-输出映射及动力学性质
第五章 总结和展望
5.1本文总结
5.2进一步研究的展望
参考文献
在读博士学位期间完成的已发表和待发表的论文
致谢

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