Hopfield型连续神经网络指数收敛速度的估计  

Estimate of Exponential Convergence Rate for Hopfield-Type Continuous Neural Networks

作　　者：韦岗[1] 田传俊[1] 

机构地区：[1]华南理工大学电子与信息学院,广州510640

出　　处：《控制理论与应用》2001年第4期483-486,共4页Control Theory & Applications

基　　金：霍英东青年教师基金; 国家自然科学基金 ( 6 9772 0 2 7)资助项目

摘　　要：讨论了Hopfield型连续神经网络的指数收敛速度问题 ,从理论上得到了新的局部指数收敛条件 .与以往的结果相比 ,本文导出指数收敛的阶更大 ,指数收敛的速度可更快 .文中还给出了数值举例 .This paper is concerned with the estimating of exponential convergence rate for Hopfield type neural networks, and establishing a new sufficient condition for local exponential convergence. The larger order the exponential convergence, the faster the convergence rate may be. An example is presented also.

关 键 词：神经网络 HOPFIELD网络 指数收敛速度估计 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]