离散时间细胞神经网络的收敛性条件  

Study on the Convergence of Discrete-Time Cellular Neural Networks

作　　者：马润年[1] 张强[1] 许进[2] 

机构地区：[1]西安电子科技大学电子工程研究所,陕西西安710071 [2]华中科技大学系统科学研究所,湖北武汉430074

出　　处：《系统工程与电子技术》2002年第1期80-82,112,共4页Systems Engineering and Electronics

基　　金：国家自然科学基金资助课题 ( 6 99710 0 18;2 0 0 710 0 2 6 )

摘　　要：神经网络的收敛性是网络各种应用的基础。主要研究了离散细胞神经网络的收敛性 ,并给出了几个新的网络收敛性条件。如果细胞网络的模板不是互补的 ,则给出一个网络在细胞格子非相互作用演化方式下的收敛性结果 ,所获结果推广了已有的结论。如果模板是互补的 ,且是行占优的 ,则网络按细胞格子行方式进行演化是收敛的。如果模板是互补的 ,且是列占优的 ,则网络按细胞格子列方式进行演化是收敛的。The convergence of neural networks is known as the basis of various applications. In this paper, convergence of discrete-time cellular neural networks is studied and some new convergence conditions of the networks are given. If the template of the network is not reciprocal, a new convergence result of the networks with non-interacting evolution mode is given and the obtained result generalizes the existing result. If the template is reciprocal and row-dominant, the network is convergent in a row-wise evolution of the cell-grid. If the template is reciprocal and column-dominant, the network is convergent in a column-wise evolution of the cell-grid.;

关 键 词：神经网络 离散时间细胞 收敛性 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]