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This paper investigates a class of delayed neural networks whose neuron activations are modeled by discontinuous functions. By utilizing the Leray–Schauder fixed point theorem of multivalued version, the properties of M-matrix and generalized Lyapunov approach, we present some sufficient conditions to ensure the existence and global asymptotic stability of the state equilibrium point. Furthermore, the global convergence of the output solutions are also discussed. The assumptive conditions imposed on activation functions are allowed to be unbounded and nonmonotonic, which are less restrictive than previews works on the discontinuous or continuous neural networks. Hence, we improve and extend some existing results of other researchers. Finally, one numerical example is given to illustrate the effectiveness of the criteria proposed in this paper. 相似文献
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针对已有灯光控制算法无法应对系统模型变化的问题,提出将单神经元自适应PSD(proportion sum differential)算法应用于分布式智能灯光控制。利用单神经元自适应PSD算法的自学习能力,控制器根据系统误差实时修改参数,并与无线传感器/执行器网络中的分簇机制相结合,形成了一套完整的自适应分布式智能灯光控制算法。并以基于无线传感器/执行器网络的灯光控制实验平台为被控对象,设计控制器并进行了仿真研究。仿真实验表明,当系统模型发生改变,与已有的分布式PID灯光控制算法相比,本文的控制算法具有更好的控制效果、鲁棒性更强。 相似文献
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人工神经网络(ANN)中普遍采用的神经元模型具有单调有界的I/O特性,该文称其为近线性神经元(ALN,approximate-linear neuron),ALN既简化了网络的复杂性,也是限制ANN能力的一个瓶径.通过比较Hopfield神经网络的稳定性和Conway生命游戏的复杂行为,该文提出非线性神经元(NLN,non-linear neuron)的概念,其I/O特性是完全非线性的.ALN可以进一步提高ANN的非线性,从而增强它的功能,余数制神经网络是一个例子. 相似文献
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目前国内有关智能自动化技术的应用比较少。因此 ,介绍平板玻璃智能自动化系统的原理 ,并结合浮法玻璃的生产工艺进一步介绍了此系统在玻璃生产过程的具体应用 ,旨在为智能自动化技术在玻璃生产中推广应用而抛砖引玉 相似文献
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Krishna Teerth Chaturvedi Manjaree Pandit Laxmi Srivastava 《Applied Soft Computing》2008,8(4):1428-1438
At the central energy management center in a power system, the real time controls continuously track the load changes and endeavor to match the total power demand with total generation in such a manner that the operating cost is minimized while all the operating constraints are satisfied. However, due to the strict government regulations on environmental protection, operation at minimum cost is no longer the only criterion for dispatching electrical power. The idea behind the environmentally constrained economic dispatch formulation is to estimate the optimal generation schedule of generating units in such a manner that fuel cost and harmful emission levels are both simultaneously minimized for a given load demand. Conventional optimization techniques become very time consuming and computationally extensive for such complex optimization tasks. These methods are hence not suitable for on-line use. Neural networks and fuzzy systems can be trained to generate accurate relations among variables in complex non-linear dynamical environment, as both are model-free estimators. The existing synergy between these two fields has been exploited in this paper for solving the economic and environmental dispatch problem on-line. A multi-output modified neo-fuzzy neuron (NFN), capable of real time training is proposed for economic and environmental power generation allocation.This model is found to achieve accurate results and the training is observed to be faster than other popular neural networks. The proposed method has been tested on medium-sized sample power systems with three and six generating units and found to be suitable for on-line combined environmental economic dispatch (CEED). 相似文献
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兴奋性化学突触耦合的神经元的同步 总被引:3,自引:3,他引:0
基于动力系统的稳定性理论、数值计算分岔图和线性化系统的最大Lyapunov指数,研究了经兴奋性化学耦合的快峰神经元的同步动力学.研究表明,随着一些关键参数的改变,耦合神经元能呈现丰富的同步行为,如各种周期的同步和混沌的同步.研究结果对理解神经元系统的同步运动具有指导意义. 相似文献