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兰迪 使用递归神经网络分析异常扩散轨迹
BP神经网络和POS神经网络是两种常见的神经网络模型，在计算机科学领域有着重要的应用。BP神经网络是一种前馈式人工神经网络，通过反向传播算法进行训练，可用于解决分类、回归和模式识别等问题。而POS神经
带分布时滞两个惯性神经系统的Hopf分岔，廖晓峰，，本文研究了带弱核两个惯性神经系统，通过应用频域方法，讨论了Hopf分岔的存在性，数值例子也说明了理论分析的正确性。
具有时滞的SIQR计算机病毒模型的Hopf分支
神经网络:用Python语言从零开始实现的卷积神经网络,LSTM神经网络和神经网络
具有时滞相关参数的孤立种群模型的稳定性开关和Hopf分支
研究了一类具有马尔可夫参数和混合时变时滞的不确定中立型脉冲随机神经网络的鲁棒指数稳定性问题。 通过构造适当的指数型Lyapunov-Krasovskii泛函并采用Jensen积分不等式,自由权矩阵方法
研究了一类含有时变时滞的神经网络无源分析问题。通过将时滞区间分解为两个子区间和构造新颖的Lyapunov泛函, 得到了基于LMIs(线性矩阵不等式)形式的时滞相关无源的新准则。这个新准则推广了一些已有
卷积神经网络和递归神经网络(构建神经网络,进行数据处理,包括卷积神经网络和递归神经网络)
构造一类时滞和非时滞耦合的驱动响应动态网络模型,其中驱动系统是任意的混沌系统,网络的耦合配置矩阵不要求可约或对称,网络节点的混沌系统不需要满足Lipschitz条件。为了实现这类驱动响应动态网络的函数
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