时间离散的回归神经网络的定性分析  

Qualitative Analysis of Discrete time Recurrent Neural Networks

作　　者：沈轶[1] 樊铁钢[2] 廖晓昕[1] 

机构地区：[1]华中理工大学系统工程研究所,湖北武汉430074 [2]信阳师范学院计算机系,河南信阳464000

出　　处：《系统工程理论与实践》2000年第1期57-61,共5页Systems Engineering-Theory & Practice

基　　金：国家自然科学基金!( 6 96 74 0 0 8);国家教委高校博士点专项基金!( 970 4 872 2 )

摘　　要：研究了一类时间离散的回归神经网络的定性问题.首先应用非线性分析中的度理论,建立了这类神经网络平衡点存在唯一的充要条件;其次通过Lyapunov函数,得到了这类神经网络全局指数稳定的充分准则.In this paper, the qualitative problem of a class of discrete time recurrent neural networks is discussed. First, a sufficient and necessary condition for existence and uniqueness of the equilibrium point of these neural networks is given, where the degree theory of nonlinear analysis is used; second, some sufficient rules for the global exponential stability of these neural networks are obtained by using Lyapunov function.

关 键 词：神经网络 度 平衡点 LYAPUNOV函数 稳定性 

分 类 号：O175.13[理学—数学] TP18[理学—基础数学]