【摘 要】
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人工神经网络是以对大脑的生理研究成果为基础的,其目的在于模拟大脑的某些机理与机制,实现某个方面的功能;是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统,它通过对连续或断续
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人工神经网络是以对大脑的生理研究成果为基础的,其目的在于模拟大脑的某些机理与机制,实现某个方面的功能;是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统,它通过对连续或断续的输入作状态响应而进行信息处理.连续时间的Hopfield型神经网络的两个主要应用是联想记忆和最优化计算.对于联想记忆神经网络,它应具有多个分别对应于要存储的记忆模型的平衡点.该文通过仔细的研究发现在R<,n>,R<,n×n>空间中,模的选择是非常重要的,选定了不同的模,就应选择不同的Lyapunov函数,这是证明稳定性的关键一步;其次电容C<,i>,电阻R<,i>及神经元u<,i>,u<,i>的上、下确界M<,i><~>,M<,i>,m<,i><~>,m<,i>也是非常重要的参数,在稳定性判据的构造中,不能轻率处理;不等式的放缩要尽可能精细,减少保守性.对以往不同的研究方法和结论进行了分析和小结并构造了四个新的稳定性判据.
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