| Hopfield神经网络模型全局稳定的弱条件 |
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| 引用本文： | 宿娟. Hopfield神经网络模型全局稳定的弱条件[J]. 安徽师范大学学报(自然科学版), 2016, 39(2): 115-119. DOI: 10.14182/J.cnki.1001-2443.2016.02.003 |
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| 作者姓名： | 宿娟 |
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| 作者单位： | 成都师范学院数学系,四川成都,610044 |
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| 基金项目： | 四川省教育厅项目(14ZB0329),成都师范学院校级科研项目(CS15ZB04) |
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| 摘 要： | 研究了Hopfield神经网络模型全局渐近稳定的弱条件.模型中的激活函数没有有界和可微的限制,并且右上Dini导数可在多点取得最大值.首先构造Lyapunov函数,并利用可分析方法,证明了系数矩阵半负定是全局渐近稳定的弱条件.然后,通过例子和数值模拟说明了结论的有效性,改进了已有文献的结论.
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| 关 键 词： | 神经网络 全局渐近稳定 半负定 平衡点 |
A Weak Condition for the Hopfield Neural Networks |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | neural networks globally asymptotic stability nonpositive definite equilibrium |
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