离散Hopfield神经网络的稳定性分析

利用能量函数推广了一些关于离散Hopfield神经网络稳定性结论，同时给出了稳定点存在的一个充要条件，最后给出了几个有趣的例子，揭示这类网络渐进行为的复杂性。     

基于图论的离散Hopfield网络稳定性研究

以图论为工具，主要对连接权矩阵为对角分块形式的离散Hopfield神经网络的稳定性进行了研究。通过构造网络状态图证明了它的稳定性完全可由对角块为连接权矩阵的Hopfield网络的稳定性来确定，并给出了几个相应的结果。     

离散Hopfield实现多值信号盲检测

传统神经网络算法局限于二值神经网络,无法解决多值信号盲检测问题。提出了基于离散Hopfield网络直接盲检测多值信号的两种算法,构造了4电平的离散激活函数。本算法不依赖统计量,建立直接盲检测发送信号的优化性能函数,利用离散Hopfield网络直接盲检测多值信号。给出新的适用于多值离散Hopfield神经网络的能量函数和网络权矩阵,理论证明该网络具有很好的稳定性。仿真结果表明本算法能快速收敛到真平衡点,盲检测效果好,适用于随机信道。     

离散Hopfield 网络的稳定性

神经网络的稳定性是神经网络应用的基础。主要研究离散 Hopfield神经网络的稳定性 ,所获结果推广了已有的结论 ,并结合网络状态图举例可直观地说明结果     

广义离散神经网络模型及启发式算法

对Hopfield离散网络的操作方式进行了推广，使其可以实现局部并行操作，并给出了相应的稳定条件。构造了一种用于最大独立集（MIS）问题求解的广义离散神经网络模型（GDHN）。模拟计算表明，所提出的算法在求解MIS问题时，比单纯的Hopfield神经网络算法有更好的优化性能。     

一类具有分布时滞的Hopfield神经网络的稳定性

利用谱半径和不等式分析技巧研究了一类具有分布时滞的Hopfield神经网络模型的全局指数稳定性，得到了全局指数稳定性的一些充分判别条件，推广了一些文献的结果．     

Hopfield神经网络对供应商分类的研究

本文分析了供应商选择所涉及的各种因素及其相互关系,运用离散Hopfield神经网络模型,面对大量供应商评级数据,然后通过离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield供应商评级模型。从而减小评价分析决策中因个人主观性带来的偏差。这样使供应商选择的过程更条理化、层次化,企业对供应商的选择机制更具科学性。     

基于混杂脉冲切换控制的时滞混沌神经网络的镇定

针对一类离散时滞混沌神经网络,研究其基于混杂脉冲切换控制的镇定问题.利用切换Lyapunov函数方法和S过程技巧,得到了受控的神经网络的指数稳定判据.该结果反映了脉冲控制和切换控制对闭环系统的稳定性的影响.离散时滞Hopfield混沌神经网络例子表明了所给镇定方法的有效性.     

基于离散Hopfield网络的飞机发动机故障诊断的智能算法研究

本文尝试将Hopfield神经网络应用于飞机发动机故障诊断,阐述了基于离散Hopfield网络的故障诊断专家系统的基本结构,对离散Hopfield网络的容错能力做了分析,这样一方面体现了离散Hopfield网络的优越的容错能力,另一方面也为以后对该网络进行进一步优化提供了相关数据,克服了传统诊断专家系统的不足。     

基于离散Hopfield神经网络的数据加密算法

离散Hopfield神经网络的吸引性不仅具有重要理论意义,而且是现代网络应用基础。基于离散Hopfield神经网络,简要讨论了算讨论了其吸引性;并利用其非线性混沌机制和并行计算的特点,提出了数据分组加密算法和公钥加密算法;法的安全性。     

离散Hopfield神经网络在混烧控制系统故障诊断中的应用

给出了离散Hopfield神经网络结构和模型．利用Hopfield神经网络的演变过程是一种计算联想记忆的过程,它适用于正交(或近似正交)模式的记忆性质,给出了一种Hopfield神经网络的双向联想记忆模式的记忆矩阵构造方法,并提出了一种改进的基于Hopfield神经网络的控制系统故障诊断的算法,利用此算法实现实时检测混烧控制系统的故障和异常,对混烧控制系统的调节器和阀门进行故障诊断和故障信息提示．     

脉冲高阶时滞Hopfield型神经网络的稳定性分析

针对进化过程中顺序的突然改变导致无法用纯连续或纯粹的离散神经网络来描述的问题,给出了脉冲高阶时滞Hopfield型神经网络模型,并得到时滞脉冲系统渐近稳定的结果.然后,利用该结果和李亚普诺夫方法以及数学分析技术分析网络的稳定性.在激励函数连续、单调有界的条件下,给出了保证脉冲高阶时滞Hopfield型神经网络全局一致渐近稳定的充分条件.这些条件含有许多可调参数,为神经网络提供灵活的设计与分析;并且易于检验,适用于分析生物神经系统的动态特性或设计全局稳定的神经网络.最后,通过仿真实例说明了所得结果的有效性.     

离散Hopfield神经网络的全局渐近稳定性

给出了 DHNN的收敛性的详细证明 ,并对以前文献中关于 n2的证明进行了补充 ,给出了串行方式下权阵非对称时的收敛条件。     

一类具有时滞的广义Hopfield神经网络的动态分析

研究了一类具有时滞的广义Hopfield神经网络的动态行为·放宽了对Hopfield神经网络的互连结构必须为对称的要求,考虑一类具有时滞的且互连结构为非对称的广义Hopfield神经网络的稳定性问题·通过构造适当的Lyapunov泛函及扇区条件,给出了平衡点渐近稳定的充分条件·在Hopfield神经网络的设计及实现过程中,这些条件是很实用的·仿真结果进一步证明了结论的有效性·     

时滞Hopfield神经网络的稳定性研究

本文讨论了具有离散时滞和具有连续分布时滞的Hopfield 神经网络微分系统平衡点的全局渐近稳定性.去掉了有关文献中关于fi在R上有界性,可微性的条件,给出了更弱、实用性较强的判定平衡点的存在唯一性及全局渐近稳定性的条件.     

一类带有阈的Hopfield神经网络模型的稳定性分析

讨论了一类带有动力阈值及分布时滞的单神经元Hopfield神经网络的全局稳定性,利用同胚映射得到了平衡点存在唯一的充分条件,利用不等式技巧和常数变易法,获得了平衡点全局渐近稳定的充分条件,利用Lyapunov函数得到了该平衡点全局指数稳定的充分条件.     

二阶连续型Hopfield神经网络的平衡点及全局指数稳定性

讨论输出响应函数为非光滑的二阶连续型Hopfield神经网络的平衡点的存在和唯一性,得到了该类网络平衡点存在并且唯一的两个充分条件.同时,该类网络的唯一平衡点全局指数稳定的一个新判据被获得.作为特例,输出响应函数为非光滑的一阶连续型Hopfield神经网络的一些新判据也被得到.这些新判据是文献[3]的诸结果的改进.