随着神经动力的系统等领域有广泛的应用优化、线性和非线性规划,联想记忆,模式识别,计算机视觉,等等,有兴起,寻求强大的理论支持的应用程序,迫切要求强化神经动力学理论,研究包括收敛性、稳定性、振荡、分岔和混沌。

近年来神经动力学数学工作却在不断增加。针对一些不可避免的实际问题,包括延迟,随机扰动,扩散,和突然的变化,如今形成了各种神经动力的系统,例如,延迟神经网络、随机神经网络,冲动的神经网络,反应扩散神经网络,模糊神经网络,等等。所有这些数学的理论研究框架将为更全面的了解神经网络的动态状态,因此具有十分重要的意义为未来现实的大脑的建模研究。

这个特殊的问题是集中在神经动力的系统的理论和应用。这个特殊的问题将成为研究人员的国际论坛总结该领域的最新进展和想法,特别重视技术和观察结果在过去五年。潜在的主题包括,但不限于:

• 延迟神经系统
• 随机的神经系统
• 冲动的神经系统
• 反应扩散神经系统
• 模糊神经系统
• 进化神经系统
• 神经系统的数学建模
• 神经能的优化和自适应动态规划
• 认知模型
• 模式识别
• 神经网络应用

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