离散Hopfield神经网络渐近行为新探

指出前人关于离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络稳定性及周期为２的极限环存在性判别定理证明中的问题；列出前人关于这类网络串行及并行稳定两个证明正确定理的推广；给出周期为２的周期解，极限环及平衡位置的存在性判别定理；举出几个有趣的例子，揭示这类网络渐近行为的复杂性。     

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型神经网络的异步收敛性研究

主要研究非对称离散Hopfield神经网络的异步演化方式的收敛性，并给出了一些新的收敛性条件。若网络的连接权矩阵可以分解成主对角元素非负的对称矩阵和行（列）对角占优的矩阵之和，则网络是异步收敛的，所获结果推广了已有的结论。     

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     

Hopfield型神经网络的全局渐近稳定性

讨论了连续Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络的全局渐近稳定性问题，通过利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函方式和不等式分析技巧给出了平衡点的全局渐近稳定性的些充分条件。     

关于Hopfield型神经网络稳定性的注记

对于李雅普诺夫函数的径向无界性证明，给出了严格的证法．同时在激励函数单调递增的条件减弱的情况下，给出了两条渐近稳定的定理，并给了严格的数学证明．最后用实例说明前人的工作是基于不同假设条件的，而非强弱程度不同的条件．     

离散Hopfield网络的稳定性分析

研究了非对称离散Hopfield神经网络在同步演化方式下的动力学行为,给出了新的收敛性条件和网络没有稳定点的条件,所获结果推广了一些已有的结论.     

具有滞后的Hopfield连续神经网络的稳定性

利用Ｌｉａｐｕｎｏｖ泛函方法分析了具有滞后的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ连续神经网络系统的稳定性，得到了如下结论：对于具有滞后的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ连续神经网络，当权矩阵的二范数与增益之积小于１时，系统的平衡点是唯一的全局渐近稳定的，此结论推广了Ｍａｒｃｕｓ的结论。     

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。     

具有混合时滞的随机Hopfield神经网络的稳定性分析

讨论一类具有时变离散时滞和多时变分布时滞的随机Hopfield神经网络的均方鲁棒稳定性问题.假定激活函数既不可微也不严格单调,运用Lyapunov-Krasovskii泛函理论、随机分析理论和MATLAB中的LMI工具箱,推出系统渐近稳定的判别准则.最后通过数值例子论证该结果的有效性.     

配电网重构方案Hopfield神经网络算法研究

针对配电网辐射状运行的特点,提出了以Hopfield神经网络为基础,以降低网损为目标函数的配电网重构方案算法:首先利用Hopfield神经网络来确定各个节点的入度,然后根据节点入度确定线路是否投入运行,并由此确定各联络开关的状态,最终确定配电网重构方案.给出了神经网络能量函数和求解方法,能量函数同时考虑到了辐射状运行、网损最低和某些线路可能无联络开关的问题.通过对IEEE一三电源电网进行计算,所得结果和遗传算法基本一致,而Hopfield神经网络通过解微分方程组确定最优解的计算时间相对较少.     

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.     

一种改进的Hopfield神经网络算法用于单元布局

利用改进的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络模型，提出了用于求解ＶＬＳＩ系统单元布局的优化 算法。该算法具有简单的能量函数表达式，较快的收敛速度，可避免无效解。利用此算法对于６ 种较复杂的布局实例进行运算，在布局优化结果和运算速度方面都比同类研究有较大改进。     

集装箱船舶配载方案评价的Hopfield神经网络模型

将人工神经网络技术应用于集装箱船舶配载方案评价,建立了集装箱船舶配载方案评价的Hopfield神经网络模型．该模型首先建立配载方案评价指标与标准类别体系（即配载方案的级别,如优,良,＊＊＊,以标准类别为记忆模式,将待评价方案作为联想回忆的噪声模式,当网络达到平衡点时其lyapunov函数达到极小值,对应待评价方案的类别等级．此方法为集装箱船舶配载方案优选提供了一种实用的模型．     

变时滞随机反应扩散Hopfield神经网络的稳定性

作者讨论了具有变时滞的随机反应扩散Hopfield神经网络的稳定性. 利用Ito公式,时滞微分不等式和神经网络的特性,作者导出了关于非常值平衡解的矩指数稳定性的代数条件. 最后作者给出了一个说明性实例.     

用Hopfield神经网络求解一类Markov链的客户关系管理模型

以客户关系管理(custom er re lationsh ip m anage-m en t,CRM)的数学模型为背景,研究了如何用Hop fie ld神经网络构建一类M arkov链表述的CRM的客户分类分析和评价的计算模型。从一种不同于现CRM的对客户关系评价的思路入手,用M arkov链建模。分析该类马氏链建立的CRM数学模型的特点(无限次交易),分析连续Hop fie ld神经网络计算的内在特点。从矩阵结构和求逆的角度,发现这两个不同概念模型的数学模型具有相同的特点。研究结果将该类马氏链的CRM模型计算同Hop fie ld神经网络计算关联起来。这表明可以用连续Hop fie ld神经网络计算该类M arkov链的CRM模型。