离散Hopfield双向联想记忆神经网络的稳定性分析
首先将离散Hopfield双向联想记忆神经网络转化成一个特殊的离散Hopfield网络模型.在此基础上,对离散Hopfield双向联想记忆神经网络的全局渐近稳定性和全局指数稳定性进行了新的分析.证明了神经网络连接权矩阵在给定的约束条件下有唯一的而且是渐近稳定的平衡点.利用Lyapunov方程正对角解的存在性得到了几个判定平衡点为全局渐近稳定和全局指数稳定的充分条件.这些条件可以用于设计全局渐近稳定和全局指数稳定的神经网络.所做的分析扩展了以前的稳定性结果.
神经网络、双向联想记忆(BAM)、稳定性
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TP3(计算技术、计算机技术)
2004-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
606-612
