【摘 要】
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构造Lyapunov函数是神经网络稳定性分析的常用方法,比较复杂本文引入lub Dahlquist数定量刻画非线性连续神经网络的全局指数渐进稳定性及局部指数渐进稳定性,给出了最优化计
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院信息工程研究所,
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构造Lyapunov函数是神经网络稳定性分析的常用方法,比较复杂本文引入lub Dahlquist数定量刻画非线性连续神经网络的全局指数渐进稳定性及局部指数渐进稳定性,给出了最优化计算神经网络全局指数稳定的判定条件,得到了联想记忆神经网络各平衡态的吸引域及吸引域内轨道收敛速度的估计所得结果推广了文献[2]～[4]中结论。
Constructing Lyapunov function is a common method for the stability analysis of neural networks, which is quite complicated. In this paper, we introduce the lub Dahlquist number to quantitatively describe the global exponential asymptotic stability and the asymptotic stability of nonlinear exponential neural networks, and give the global index of the optimal computational neural network We get the estimation of the attracting domain and the convergence speed of the intraorbital trajectories of the associative memory network with the stable decision conditions. The results obtained in [2] ~ [4] generalize the conclusions.
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