何秀丽
- 作品数：14 被引量：10H指数：2
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- 基于马氏切换的时滞脉冲随机Cohen-Grossberg神经网络模型的均方指数稳定性分析
- 2017年
- 通过向量Lyapunov函数,给随机CGNNs以均方估计,研究基于马氏切换的脉冲时滞随机Cohen-Grossberg神经网络模型的均方指数稳定性,并利用数值例子对结论加以证明.
- 李蕾何秀丽
- 关键词：均方指数稳定性
- 岭回归中K值的探讨被引量：5
- 2008年
- 以多元线性回归模型的典则形式为研究对象,从减小均方误差的角度出发,在一定的范围内分析了岭参数K的存在性.岭参数K的确定依赖于未知参数,但是若只凭样本推断,就会使大量的经验和信息作用无从发挥.岭迹法确定K值存在着一定的人为主观因素,这种主观性正好能使定性分析和定量分析结合起来,并改进Hoerl和Kennard的方法.本文通过分析均方误差函数的单调性,将K的范围缩小到一个相对较小的区间.关于K值的逼近,怎样才能达到极值点,尚需进一步研究.
- 何秀丽王浩华
- 关键词：多重共线性岭回归岭估计
- 基于离散时间观测的神经网络的随机镇定被引量：1
- 2019年
- 主要讨论了离散时间观测下的神经网络的随机镇定.首先,通过使用伊藤公式、Gronwall不等式、Burkholder-Davis-Gandy不等式等,证明得到离散时间观测的神经网络随机镇定的条件.其次,利用数值例子来对结论加以证明.
- 黄慧卉何秀丽时正华
- 关键词：神经网络
- 基于周期间歇策略的复杂网络随机同步定
- 2020年
- 基于周期间歇控制策略研究了复杂网络的随机同步定.通过使用Ito公式,鞅大数定律等随机分析工具以及切换系统的分析技巧,设计了周期间歇随机反馈控制器,实现了复杂网络的随机同步定,并通过数值仿真验证了结果的有效性.
- 马慧慧何秀丽
- 关键词：复杂网络ITO公式
- 小波框架方法的彩色图像泊松去噪被引量：2
- 2017年
- 噪声是影响图像质量的重要因素,噪声的存在导致图像的某些特征细节不能被辨识,图像的信噪比下降,所以图像去噪是图像处理中的一个重要问题。文中提出了基于小波框架的彩色图像的泊松去噪模型。在该模型中,赋权的l^2项作为保真项,包含小波框架的l^1项作为正则项。同时,又提出了解该模型的重新赋权的split Bregman算法。最后,利用仿真实验以及PSNR指标对该模型的去噪效果进行评估,评估结果表明该算法可行、有效。
- 高涛何秀丽
- 关键词：小波框架SPLIT彩色图像泊松噪声
- 主成分分析的改进及其在疫情后住宿餐饮业中的应用
- 2023年
- 对主成分分析法步骤进行了推广,并给出了此方法可行的判断标准,即提取主成分时确保贡献率达到一定值.根据统计年鉴2020年的住宿餐饮数据,凭借该实例清楚地展示了推广后的主成分分析的运算过程,利用主成分法分析了中国在此行业的经济指标的变化情况,并分析了疫情对各类型企业的影响:餐饮运行成本显著提高,餐饮消费更为保守,消费者外出就餐次数减少,外卖所占比额增加.同时,旅游和出差减少,住宿消费整体减少.
- 何秀丽米鹏
- 关键词：统计学主成分分析教学
- 随机混合时滞的Cohen-Grossberg神经网络均方指数稳定性的新判据
- 2018年
- 研究了随机混合时滞的Cohen-Grossberg神经网络的均方指数稳定性,运用了常数变易公式、随机比较原理的方法,得到其均方指数稳定的充分条件,并给出了数值例子来验证结论的有效性和正确性.
- 张雯何秀丽
- 关键词：混合时滞COHEN-GROSSBERG神经网络均方指数稳定性
- 基于忆阻的神经网络在非周期间歇性控制下的稳定化被引量：1
- 2017年
- 针对具有时滞的忆阻神经网络,设计了一个非周期控制项.首先通过构造Lyapunov函数研究了在非周期间歇性控制下的稳定性问题,其次给出了获得稳定的充分条件,最后数值结果验证了结论的正确性和有效性.
- 张腾冯立超何秀丽
- 关键词：神经网络稳定性
- 基于时滞观测的神经网络的随机镇定被引量：1
- 2019年
- 研究神经网络的随机镇定问题.通过在扩散项中加入含时滞项的状态控制,利用随机稳定性理论,镇定一类循环神经网络.同时,利用It公式及多种不等式性质,证明解的几乎必然指数稳定性,并给出数值例子.
- 李树德时正华何秀丽
- 关键词：神经网络时滞
- 具有Markov切换的随机Cohen-Grossberg神经网络时滞依赖的指数同步
- 2016年
- 基于随机分析理论以及时滞依赖的反馈控制技术,首先运用Lyapunov函数方法和Gronwall不等式,其次给出了具有Markov切换的随机Cohen-Grossberg神经网络时滞依赖的指数同步的充分性判据,此判据解除了传统意义上时滞延迟的可微性以及其导数的有界性的限制,最后通过一个数值模拟实例验证了理论结果的正确性及有效性.
- 周阿丽何秀丽印凡成
- 关键词：COHEN-GROSSBERG神经网络
