Hopfield型神经网络的全局渐近稳定性  

The Global Asymptotic Stability of Hopfield Neural Networks

作　　者：周冬明[1] 张保生[2] 蔡光卉[1] 

机构地区：[1]云南大学信息与电子科学系,昆明650091 [2]云南民族学院数学系,昆明650031

出　　处：《云南民族学院学报（自然科学版）》1999年第4期19-22,共4页Journal of Yunnan University of The Nationalities(Natural Sciences Edition)

摘　　要：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泛函方法和不等式分析技巧给出了平衡点的全局渐近稳定性的一些充分条件．In the paper, the global asymptotic stability of comtinuous Hopfieldneural networks are discussed. By using of Lyapunov functional method combiningwith the method of inequality analysis, a sufficient condition is obtained for the globalasymptotic stability of the equilibrium of continuous Hopfield neural networks.

关 键 词：神经网络 全局渐近稳定性 平衡点 HOPFIELD型 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]