离散型Hopfield神经网络稳定性的研究  

On stability of time Hopfield neural network

作　　者：叶微[1] 尹中海[2] 赵海燕[2] 

机构地区：[1]西安交通大学理学院,陕西西安710049 [2]空军工程大学基础部,陕西西安710068

出　　处：《西北大学学报（自然科学版）》2003年第6期669-672,共4页Journal of Northwest University（Natural Science Edition）

基　　金：国家自然科学基金资助项目(69975016)

摘　　要：提出了离散型Hopfield神经网络DHNN模型权矩阵的等效矩阵的概念,给出了相关算法。利用等效矩阵的概念可把DHNN模型按其轨道是否相同进行分类。因而,获得了研究DHNN模型收敛性的一种新方法,并利用此方法推广了已有的有关收敛性的几乎所有结论。A new concept on the equivalent matrices of discrete Hopfield neural network (DHNNS) is introduced. A related algorithm on equivalent matrices is presented. Based on the new concept, a classification of DHNNS with neurons is established in such a way that two DHNNS belonging to the same class have completely the same dynamic property. A new way to study the stablility about DHNNS is siven and almost all of results on the stability about DHNNS are expanded from this.

关 键 词：离散HOPFIELD神经网络 稳定性 等效矩阵 周期解 等效向量 

分 类 号：O29[理学—应用数学] TP183[理学—数学]