离散Hopfield神经网络的稳定性研究  

STUDY ON STABILITY OF DISCRETE\|TIME HOPFIELD NEURAL NETWORKS

作　　者：廖晓昕[1] 昌莉[1] 沈轶[1] 

机构地区：[1]华中理工大学控制科学与工程系,武汉430074

出　　处：《自动化学报》1999年第6期721-727,共7页Acta Automatica Sinica

基　　金：国家自然科学基金!(69874016 和69674008);国家教委博士点专项科研基金!(97048722)

摘　　要：推广了前人关于离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ 神经网络的稳定性定理及周期为２ 极限环的存在定理，并从理论上给出了新的严格的证明．进一步，提出了关于部分变元稳定和部分变元为极限环的新概念，并给出了判别定理．最后给出了几个有趣的例子，揭示这类网络渐近行为的复杂性．In this paper,we present some results for discrete\|time Hopfield neural networks,which extend the stability results and existence criteria of 2\|period limit cycles given by previous authors.These results are proved strictly here.Furthermore,we propose new conceps on the stability and limit cycles of part neurons in a network,and related criteria.Several examples are given to illustrate the complexity of the asymptoticall behavior of this kind of networks.

关 键 词：神经网络 稳定性 周期解 离散神经网络 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]