高阶Hopfield型神经网络的吸引域和指数收敛速度的估计  

ESTIMATION OF ATTRACTION DOMAIN AND EXPONENTIAL CONVERGENCE RATE FOR HIGH ORDER HOPFIELD TYPE NEURAL NETWORKS

作　　者：徐炳吉[1] 周伦[1] 廖晓昕[1] 刘新芝[1] 

机构地区：[1]华中科技大学控制科学与工程系,武汉430074

出　　处：《电子与信息学报》2002年第5期671-677,共7页Journal of Electronics & Information Technology

基　　金：国家自然科学基金(60074008);高校博士点基金(20010487005);国家"973项目"(G1998020319)

摘　　要：利用 Lyapunov方法,对高阶连续 Hopfield型神经网络平衡点的局部指数稳定性进行研究,得到了该网络平衡点的吸引域及其中每点趋向于平衡点的指数收敛速度的估计结果。In this paper, the locally exponential stability of equilibrium point for a class of high order Hopfield type neural networks is studied by means of Lyapunov function. Some results about estimation of the attraction domain and exponential convergence rate of the network trajectories to equilibrium point of such networks are obtained.

关 键 词：高阶Hopfield型神经网络 吸引域 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]