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关于Hopfield型神经网络的全局指数稳定性

梁学斌  吴立德  
【摘要】:正 具有全局指数稳定性的Hopfield型连续神经网络对于实时求解各种最优化问题以及特殊的A/D转换器设计问题非常重要。在这个意义下,要求神经网络具有唯一的平衡点,且它是全局指数稳定的。 考虑如下Hopfield型连续动态反馈神经网络模型: C_i((du_i)/dt)=Sum from i=1 to n(Ti_JVi)-u_i/R_i+I_i,v_i=g_i(u_i),i=1,2,…,n, (1) 其中C_i0,R_i0和I_i分别称为第i个神经元的电容常数、电阻常数和网络外部输入。这里,不假定T=(T_(ij))_(n×n)对称和所有g_i(·)都相同。

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