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1.2
主要创新点

本书的主要创新点在以下五个方面:

一是提出了时标上紧几乎自守函数的概念,并且研究了时标上紧几乎自守函数的一些基本性质,包括时标上紧几乎自守函数的等价刻画、紧几乎自守函数的复合定理和紧几乎自守函数空间的完备性。为时标上的紧几乎自守函数研究奠定了理论基础。

二是合理定义了Clifford代数上的模糊运算[模糊与(∧)、模糊或(∨)],在此基础上给出并证明其相关性质,为研究时标上Clifford值或时标上四元数值模糊细胞神经网络的动力学性态的问题提供了理论基础。目前发现只有考虑D算子类型的中立型模糊细胞神经网络的文献,还没人研究有关非D算子类型的中立型模糊细胞神经网络。

三是通过使用不分解的方法,直接研究了时标上几类Clifford值神经网络概周期解、加权伪概周期解和几乎自守解的存在性和稳定性,以及伪概周期解和几乎自守解同步性问题。相比于之前的研究方法,该研究方法不再需要将Clifford值神经网络分解为 个实值神经网络,而是直接研究Clifford值神经网络。

四是在时标上研究Clifford值神经网络,统一了连续时间和离散时间Clifford值神经网络的研究。但是目前离散时间Clifford值神经网络动力学性态研究还尚未报道,因此我们的研究具有重要的意义。

五是为了得到本书的主要结果,我们证明了若干个辅助性引理。这些辅助性引理丰富了时标理论本身,且为时标上的Clifford值神经网络的概周期函数类解的存在性研究提供了理论依据。 g9Bg0UJR6K92WgtD2zqkZOmyGh1q9a092g/oPZVwBlj7mXt9rhf6o/k6s3NlV6pf

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