反馈神经网络对非线性动力系统的逼近能力研究

【摘要】本学位论文主要研究了反馈神经网络(RNN)对非线性动力系统的逼近问题,由于RNN是一种高度复杂的动力学系统,其非线性特性使得它具有丰富的动力学特性,对非线性系统具有较强的逼近能力.鉴于此,本文讨论了RNN的逼近性,使其更具有一般意义.在第二章,讨论了RNN对非线性离散系统的逼近,并把有关结论、推论推广到RNN对时变的非线性离散动力系统的逼近,使其一般化.在第三章,由于带延迟的RNN结构复杂,为进一步研究,本文将其结构简化,考察讨论了一类不带延迟的RNN对开放的离散动力系统的逼近问题.在第四章,研究了RNN对带有输入的连续动力系统的逼近,将一个低维的连续动力系统嵌入到一个RNN中,所得到的结论极大的丰富了神经网络的逼近理论,本文的结果从一定意义上体现出：RNN具有一致逼近性质.
【作者】金智；
【导师】李风军；
【作者基本信息】宁夏大学，应用数学，2014，硕士
【关键词】反馈神经网络；动力系统；逼近；离散；连续；

【参考文献】
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