离散时间反馈神经网络的渐近行为研究

• 作者: 张强 许进 马润年
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 离散时间神经网络 能量函数 稳定性
• 年，卷（期）: 2003,（8）
• 所属期刊栏目: 学术通信
• 页码范围: 1021-1025
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 4431字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.2003.08.019

摘要

Hopfield神经网络是一类应用非常成功的人工神经网络模型,它是研究这个反馈神经网络的基础. 该文主要研究离散时间、连续状态的反馈神经网络,它是Hopfield神经网络的推广. 众所周知,研究反馈神经网络的稳定性不仅被认为是神经网络最基本、最主要的问题之一,同时也是神经网络各种应用的基础. 文中主要研究离散时间反馈神经网络的稳定性,给出了连接权矩阵非对称的并且输入-输出函数是一般的S-函数的新的渐近收敛性条件及相应的收敛性结论. 所获结果不仅推广了一些已有的结论,而且为反馈神经网络的应用提供了一定的理论基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许进	华中科技大学系统科学研究所	117	2149	25.0	39.0
2	张强	西安电子科技大学电子工程研究所	50	665	15.0	25.0
3	马润年	空军工程大学电讯工程学院	44	217	9.0	13.0