不同演化模式的离散Hopfield网络的稳定性研究

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神经网络的稳定性被认为是神经网络应用的基础.研究了非对称离散Hopfield神经网络的异步、同步、部分同步演化方式的稳定性,证明得到对于已知稳定的网络,如果经其连接权矩阵一定的增量,得到一个新的连接权矩阵,则在一定条件下可保证所得新的网络仍是稳定的.所获结果不仅推广了已有的结论,而且为离散Hopfield神经网络稳定性的稳健性能分析和应用提供了理论基础.
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