离散反馈型时滞细胞神经网络模型：理论与数值模拟验证

本文主要探讨了一类离散反馈型时滞细胞神经网络模型在2014年的理论研究与应用。细胞神经网络(CNN)作为一种大规模非线性系统，由于其高速并行计算能力以及相对简单的硬件实现特性，已经成为许多领域的重要工具，如模式识别、图像处理等。CNN的核心思想是通过局部耦合的细胞（神经元）构成空间阵列，这种网络结构适合于超大规模集成电路的集成。 作者在论文中首先回顾了细胞神经网络的发展历史，指出Leorn Chua等人在1988年提出的这一概念。他们强调了CNN的局部连接特性，使其在实际应用中表现出强大的适应性和效率。接着，论文重点讨论了如何基于时滞方程和反馈控制原理来设计离散反馈型的细胞神经网络模型。这种模型的设计旨在赋予网络满足特定功能的能力，并对其动力学行为进行了深入的分析。 作者使用MATLAB 7.0这个流行的数值模拟平台，对基础的随机布朗运动进行了初步的数值模拟。数值模拟结果显示了布朗运动的随机特性，这验证了理论分析的精确性。值得注意的是，这类离散反馈型时滞细胞神经网络模型能够捕捉和响应粒子的随机状态，因此可以用于模拟二维平面上的随机行走过程。这意味着网络能够在一定程度上预测和模拟真实世界中的随机运动，这对于理解复杂系统的行为和开发新的算法具有重要意义。 论文的关键词包括“随机行走”、“细胞神经网络”和“离散反馈型时滞细胞神经网络”，这些关键词准确地概括了研究的核心内容。此外，中图分类号和文献标志码提供了进一步的信息分类，便于读者查找和引用。文章的编号则确保了其在学术界的唯一标识。 这篇论文不仅介绍了新型离散反馈型时滞细胞神经网络模型的理论构建，还展示了其实验验证的过程，为神经网络在随机运动模拟领域的应用提供了一个创新的框架。对于从事相关研究的科学家和工程师来说，这是一篇具有实践价值和理论深度的科研成果。