Hopfield型连续反馈神经网络的全局指数稳定性-中国学术期刊网络出版总库

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Hopfield型连续反馈神经网络的全局指数稳定性

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【英文篇名】	Global Exponential Stability of Hopfield type Continuous Feedback Neural Networks
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【作者】	周冬明; 曹进德;
【英文作者】	ZHOU Dong ming 1; CAO Jin de 2 (1.Department of Information and Electronic Science; Yunnan University; Kunming 650091; China; 2.Adult Education College; China);
【作者单位】	云南大学信息与电子科学系; 云南大学成人教育学院;
【文献出处】	云南大学学报(自然科学版) , Journal of Yunnan University (Natural Sciences), 编辑部邮箱 2000年 01期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	神经网络; 全局指数稳定性; 平衡点;
【英文关键词】	neural networks; global exponential stability; equilibrium;
【摘要】	研究了Hopfield型连续反馈神经网络的全局指数稳定性,给出了平衡点的全局指数稳定性的充分条件,这些条件有利神经计算,同时对于Hopfield型连续反馈神经网络的设计和应用都很有意义
【英文摘要】	Discuss the exponential stability of continuous feedback Hopfield type neural networks.Some sufficient conditions are obtained for the global exponential stability of the equilibrium of continuous feedback Hopfield type neural networks,these conditions have important significance in both theory and applications for neural computing and neural networks designing.
【基金】	云南省自然科学基金!资助项目 ( 1999F0 0 17M ) ;云南省教委自然科学基金资助项目 ( 98110 6 8)
【分类号】	TP183
【正文快照】	神经网络广泛应用于模式识别与人工智能领域,解决了许多传统方法不易解决的问题,显示了强大的生命力.在连续时间神经网络模型中,应用最广泛的是Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型模型.Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型连续反馈神经网络的2个主要应用是联想记忆和最优化计算.这就需要我们视其不同的应用作不

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