分布参数神经网络及其在信号滤波与检测中的应用

建立了分布参数神经网络模型与基本理论，提出了相应的时空稳定性理论与分析方法，研究了它们的非线性动力学；提出了多种空时自适应学习算法与子波分析理论，它优于传统的有限元法等。建立了基于分布参数神经网络的定时信号检测与滤波及优化计算方法。提出了多种用于正实算子、一般有界算子、奇异算子谱分解的网络模型与学习算法，同时提出了用于时空问题求解，泛函极值求解及图像边界检测的局域连接分布参数神经网络族，研究了其非线性动力学与稳定性。由于我们提出的网络模型一般都与一类数学问题相对应，因而具有较广泛的应用背景。类似的研究在国内外还未见报导。