带阈值的Min-max模糊Hopfield网络的稳定性与容错性分析  

The Analysis of the Stability and the Fault-terlance for Min-max Fuzzy Hopfield Neural Network with Threshold

作　　者：刘普寅[1] 张汉江[1] 段小龙[1] 

机构地区：[1]国防科技大学系统工程与数学系,长沙410073

出　　处：《模糊系统与数学》1998年第4期47-55,共9页Fuzzy Systems and Mathematics

基　　金：国防预研基金

摘　　要：本文讨论了带阈值的Min-max模糊Hopfield网络的性质，并研究了该网络的一致稳定性与平衡态的Lyapunov稳定性。给出了一个模糊模式成为该网络吸引子的等价条件。然后在一定的条件下，得到了这个网络吸引子的一个非退化的吸引域，从而我们所建立的模糊神经网络模型具有较强的容错性。最后的例子证实了这一点。In this paper, we discuss the properties of min-max fuzzyHopfield network withthreshold, and study the Lyapunov stability of the attractor and uniform stability of theneural network. We show an equivalent condition that a fuzzy pattern is an attractor of thenetwork. Finally,we study the fault-terlance of the network by the attractive basin of theattractor,and give a simulation example.

关 键 词：HOPFIELD网络 稳定性 容错性 模糊神经网络 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]