网络环境下的神经网络状态估计：应对时滞与丢包问题

"该文档主要探讨了人工智能领域中神经网络在处理不可靠信息时的状态估计问题。研究集中在网络化环境中，神经网络面临时滞、丢包、随机非线性等挑战，以及传感器在恶劣条件下的非线性和能量限制。论文提出了两种解决方法： 1. 针对存在分布式时滞和不可靠量测的离散时间神经网络，利用马尔科夫链描述传输通道的丢包情况。通过将多通道丢包模型转化为负载状态依赖的模型，设计了一种网络传输状态依赖的状态估计器。这种方法确保了系统的随机稳定性和QSR耗散性，通过数值仿真展示了其在平衡估计器数量和性能之间的优势。 2. 对于有能量采集功能的传感器神经网络远程状态估计，考虑到能量有限导致的数据丢包，建立了一个能量等级依赖的丢包模型。基于传感器的周期性能量采集，提出了一种周期传输调度策略，并设计了远程状态估计器。通过有限域H∞性能分析，确保了估计误差系统满足特定性能指标，仿真结果验证了其在目标跟踪中的有效性。 论文还对未来网络化环境中神经网络模型可能遇到的其他问题和工程应用进行了展望，强调了在大数据处理、网络技术和云计算背景下，神经网络研究的新趋势和挑战。关键词包括：神经网络、网络化系统、通信受限、时变时滞、数据丢包。" 这篇论文的核心贡献在于提供了处理网络化环境下神经网络状态估计问题的创新方法，对于理解如何在不可靠信息条件下优化神经网络的性能具有重要意义。这些方法不仅有助于理论研究，也有潜力在实际应用中解决类似问题，如智能控制、系统辨识和模式识别等领域。