梯度神经网络的全局H-稳定性与吸引域  

On the global convergence of the gradient neural networks and the attractive region of the equilibrium point

作　　者：张全举[1] 

机构地区：[1]西安电子科技大学理学院,陕西西安710071

出　　处：《西安电子科技大学学报》2001年第4期546-548,共3页Journal of Xidian University

基　　金：国家自然科学基金资助项目 ( 1990 10 2 7)

摘　　要：提出了在平稳点有限的情况下无约束极小化问题的神经网络求解模型 ,给出了网络的全局稳定性分析以及各个平稳点的吸引域估计 ,证明了网络平衡点集合的全局H 收敛性 .对网络的可靠运行与有效运行提供了理论基础 .Neural networks for problems of the global optimization in the case of objective function having a finite number of stationary points are proposed. The attractive region of the equilibrium point is given with the global convergence of the equilibrium point set also studied. Our results present a theoretic basis for the active and efficient movement of the neural networks.

关 键 词：梯度神经网络 H-稳定性 极小化问题 吸引域 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]