一类二元人工神经网络模型的渐近性  

Asymptotic Behavior of an Artificial Network of Two Neurons

作　　者：朱惠延[1] 黄立宏[1] 陈云新[2] 

机构地区：[1]湖南大学 [2]南华大学,数理学院湖南衡阳421001

出　　处：《南华大学学报（理工版）》2002年第1期50-53,共4页Journal of Nanhua University(Science & Engineering)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10071016);教育部高等学校骨干教师与博士点基金资助

摘　　要：本文讨论了一类具有分段常数不连续信号传递函数的二元人工神经网络动力系统的渐近性质。所获结果表明系统的动力性态取决于初值、时滞及阈值的大小。This paper is concerned with the dynamics of an artificial network of two neurons with piecewise constant nonlinearity signal transmission function. A asymptotic behavior of the dynamics is given and it indicates that initial, delay and threshold are main sources for the asymptotical behavior of the dynamics.

关 键 词：二元人工神经网络模型 动力系统 渐近性 时滞 初值 阈值 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O19[自动化与计算机技术—控制科学与工程]