Zeroing Neural Networks: Finite-time Convergence Design, Analysis and Applications

جنبه های نظری و عملی روش های ZNN زمان محدود را برای حل مجموعه ای از مسائل محاسباتی

صفر کردن توضیح می دهد. شبکه های عصبی (ZNN) به ابزارهای ضروری برای حل مسائل ماتریس متغییر زمان حسگر محور در مهندسی، تئوری کنترل و برنامه های کاربردی روی تراشه برای روبات ها تبدیل شده اند. بر اساس مدل اصلی ZNN، شبکه‌های عصبی زمان محدود صفر کردن (FTZNN) محاسبات بلادرنگ کارآمد، دقیق و پیش‌بینی‌کننده را ممکن می‌سازند. راه‌اندازی الگوریتم‌های FTZNN گسسته‌شده برای مسائل مختلف ماتریس متغیر با زمان نیاز به مراحل متمایزی دارد.

شبکه های عصبی صفر کردن اطلاعات عمیقی در مورد همگرایی زمان محدود مدل های ZNN در حل مسائل محاسباتی ارائه می دهد. این منبع جامع که به هشت بخش تقسیم شده است، روش‌های مدل‌سازی، تحلیل نظری، شبیه‌سازی‌های کامپیوتری، توابع فعال‌سازی غیرخطی و موارد دیگر را پوشش می‌دهد. هر بخش بر روی نوع خاصی از مسئله محاسباتی متغیر با زمان تمرکز دارد، مانند کاربرد FTZNN در معادله لیاپانوف، معادله ماتریس خطی و وارونگی ماتریس. در سراسر کتاب، جداول عملکرد مدل‌های مختلف را توضیح می‌دهند، در حالی که مثال‌های توضیحی متعدد مزایای هر روش FTZNN را روشن می‌کنند. علاوه بر این، این کتاب:

• نحوه طراحی، تجزیه و تحلیل و به کارگیری مدل های FTZNN برای حل مسائل محاسباتی را شرح می دهد<. /li>
• چندین مدل FTZNN را برای حل مسائل محاسباتی متغیر با زمان ارائه می‌کند
• جزئیات تحمل نویز مدل‌های FTZNN برای به حداکثر رساندن سازگاری مدل‌های FTZNN با محیط‌های پیچیده
• شامل مقدمه، شرح مسئله، طرح طراحی، تحلیل نظری، تأیید مصور، کاربرد و خلاصه در هر فصل

صفر کردن شبکه های عصبی: طراحی، تحلیل و کاربردهای همگرایی زمان محدود یک منبعی ضروری برای دانشمندان، محققان، مدرسان دانشگاهی، و فارغ التحصیلان در این زمینه، و همچنین یک مرجع ارزشمند برای مهندسان و سایر پزشکان شاغل در محاسبات عصبی و کنترل هوشمند.

Describes the theoretical and practical aspects of finite-time ZNN methods for solving an array of computational problems

Zeroing Neural Networks (ZNN) have become essential tools for solving discretized sensor-driven time-varying matrix problems in engineering, control theory, and on-chip applications for robots. Building on the original ZNN model, finite-time zeroing neural networks (FTZNN) enable efficient, accurate, and predictive real-time computations. Setting up discretized FTZNN algorithms for different time-varying matrix problems requires distinct steps.

Zeroing Neural Networks provides in-depth information on the finite-time convergence of ZNN models in solving computational problems. Divided into eight parts, this comprehensive resource covers modeling methods, theoretical analysis, computer simulations, nonlinear activation functions, and more. Each part focuses on a specific type of time-varying computational problem, such as the application of FTZNN to the Lyapunov equation, linear matrix equation, and matrix inversion. Throughout the book, tables explain the performance of different models, while numerous illustrative examples clarify the advantages of each FTZNN method. In addition, the book:

• Describes how to design, analyze, and apply FTZNN models for solving computational problems
• Presents multiple FTZNN models for solving time-varying computational problems
• Details the noise-tolerance of FTZNN models to maximize the adaptability of FTZNN models to complex environments
• Includes an introduction, problem description, design scheme, theoretical analysis, illustrative verification, application, and summary in every chapter

Zeroing Neural Networks: Finite-time Convergence Design, Analysis and Applications is an essential resource for scientists, researchers, academic lecturers, and postgraduates in the field, as well as a valuable reference for engineers and other practitioners working in neurocomputing and intelligent control.