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讨论了时滞recurrent神经网络模型的全局渐近稳定性,通过构造适当的Lyapuov函数,利用线性矩阵不等式,给出了一类常时滞recurrent神经网络的新的充分条件,所获的稳定性条件是时滞相关的,稳定性判别条件更宽松.最后通过一个实例说明方法的可行性.  相似文献   
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基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识   总被引:10,自引:1,他引:10  
木材干燥是一个复杂的非线性系统 ,由于木材结构复杂且具有多样性和变异性 ,因此要建立一个理想的符合木材干燥过程的模型是很困难。本文利用动态递归神经网络的特点 ,提出了基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识方法 ,给出了动态递归状态 -输出神经网络的结构和学习算法。并通过对辨识得到的模型的仿真结果 ,表明了本文所建立的模型是有效的  相似文献   
84.
With the recent introduction of a 0.25T rotating MRI system, clinical evaluation of the equine stifle joint is now possible in the average equine athlete. A recent publication described common abnormalities of horses with stifle lameness detected with a low‐field MRI system; however, postmortem corroboration of the lesions detected was not possible. Therefore, our objective was to compare postmortem findings with low‐field MRI findings in equine cadaver stifle joints. Ten fresh cadaver stifle joints from horses without clinical signs of stifle disease were evaluated using low‐field MRI, gross dissection, and histopathology. In eight stifles, either the lateral or medial cranial meniscotibial ligament had an irregular shape, fiber separation, or moderate abnormal signal intensity (SI) on all sequences. In five stifles, the medial femoral condyle had articular cartilage fibrillation with or without an osteochondral defect over the weight bearing surface of the medial femoral condyle. All stifles had abnormal SI on all sequences within the patellar ligaments that corresponded with adipose tissue infiltrating between the collagen bundles. Other abnormalities identified included articular cartilage fibrillation of the tibial condyles in three stifles, and articular cartilage fibrillation with chondral defects in the patella in three stifles. All abnormalities detected with low‐field MRI were corroborated by gross dissection. Findings from the current study supported the use of low‐field MRI for detection of stifle joint lesions in horses and demonstrated that some stifle joint pathologies may be subclinical in horses.  相似文献   
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