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二元双阈值时滞神经网络模型解的渐近性

ASYMPTOTIC BEHAVIOR OF SOLUTIONS FOR A CLASS OF TWO NEURONS NEURAL NETWORKS MODEL WITH TWO THRESHOLDS

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【作者】 孟益民黄立宏刘开宇

【Author】 MENG YIMIN HUANG LIHONG LIU KAIYU(College of Mathematics and Econometrics, Hunan University, Changsha 410082)

【机构】 湖南大学数学与计量经济学院湖南大学数学与计量经济学院 长沙 410082长沙 410082长沙 410082

【摘要】 本文研究一类具时滞和非连续型信号函数的双阈值二元神经网络模型解的渐近性.在一定的初始函数空间内,对信号函数阈值的一些不同取值范围,证明了其解的收敛性,且明确给出了各平衡点的收敛域

【Abstract】 In this paper, we study the asymptotic behavior of solutions for a class of delay artifical neural networks model of two neurons with two thresholds. In a given space of initial functions, the anvergence of salutions is proved for such a model. Furthermore, the basin of attraction is given for every equilibrium point.

【关键词】 神经网络阈值渐近性
【Key words】 Neural networkthresholdasymptotic behavior
【基金】 国家自然科学基金(10071016);教育部高等学校骨干教师资助计划资助项目
  • 【文献出处】 应用数学学报 ,Acta Mathematicae Applicatae Sinica , 编辑部邮箱 ,2003年01期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】13
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