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具有时滞BAM神经网络鲁棒稳定性分析的综述报告
Introduction
时间延迟是许多实际问题中的常见现象，例如说在许多控制应用中，信号传输过程中总是会存在延迟，这种延迟可能来自于传输介质或者计算机的处理时间。在神经网络中，时滞会导致系统的鲁棒稳定性下降，因此，对这种情况进行研究是非常必要的。
Background
BAM（BidirectionalAssociativeMemory，双向关联记忆）神经网络是逐步发展起来的一种神经网络模型，它把输入向量与输出向量建立了双向的映射关系。具有时滞的BAM神经网络是指在输入/输出信号的传输过程中，存在时间延迟的一类神经网络模型。而且由于时滞的存在，网络的稳定性容易受到影响，因此需要采取鲁棒控制方法。
Methods
对于时滞的BAM神经网络，常用的鲁棒稳定性分析方法包括：Lyapunov方法、线性矩阵不等式（LMI）方法以及数值模拟方法等。
Lyapunov稳定性方法基于Lyapunov函数理论，建立了一种基于函数的分析方法，可以用于描述系统的稳定性。对于时滞的BAM神经网络，可通过构造Lyapunov函数来分析其系统的稳定性。然而，由于此类网络的非线性和复杂的映射关系，所以Lyapunov稳定性方法存在着计算复杂度高的问题。
LMI稳定性方法是一种基于矩阵理论的分析方法，可以通过求解线性矩阵不等式来判断系统的稳定性。对于时滞的BAM神经网络，可以通过建立相应的LMI模型，并求解其矩阵不等式来进行鲁棒稳定性分析。虽然LMI方法的计算复杂度比Lyapunov方法低，但对于大规模的系统，其计算复杂度也比较高。
数值模拟方法是一种基于数值模拟的稳定性分析方法。对于时滞的BAM神经网络，可以通过模拟系统在不同的时延条件下的动态响应来分析其鲁棒稳定性。虽然数值模拟方法比较直观易懂，但计算结果具有一定的误差。
Result
上述三种方法各有其优缺点，可以根据研究需要和具体应用场景来选择合适的方法。
Conclusion
时滞对于神经网络的稳定性会产生一定的影响，因此需要采用鲁棒控制方法来提高网络的鲁棒性。而对于时滞的BAM神经网络，可采用Lyapunov方法、LMI方法和数值模拟方法来进行鲁棒稳定性分析，以选择合适的鲁棒控制方法。