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Hopfield神经网络系统的全局稳定性分析
引用本文:张继业,戴焕云,邬平波.Hopfield神经网络系统的全局稳定性分析[J].控制理论与应用,2003,20(2):180-184.
作者姓名:张继业  戴焕云  邬平波
作者单位:西南交通大学,牵引动力国家重点实验室,四川,成都610031
基金项目:supportedbytheNationalNaturalScienceFoundationofChina( 10 2 72 0 91),theNaturalScienceFoundationofSouthwestJiaotongUniversi ty ( 2 0 0 1B0 9)
摘    要:研究一类Hopfield神经网络系统的平衡状态的存在性、唯一性与全局稳定性, 这类系统放弃了以前对激励函数的有界性、单调性和可微性要求. 利用M矩阵理论, 通过构造适当的Lyapunov函数, 得到了系统全局渐近稳定的充分条件.

关 键 词:神经网络    全局稳定性    M-矩阵
收稿时间:2000/7/11 0:00:00
修稿时间:2002/9/18 0:00:00

Global stability analysis in Hopfield neural networks
ZHANG Ji-ye,DAI Huan-yun,WU Ping-bo-.Global stability analysis in Hopfield neural networks[J].Control Theory & Applications,2003,20(2):180-184.
Authors:ZHANG Ji-ye  DAI Huan-yun  WU Ping-bo-
Affiliation:Southwest Jiaotong University, National Traction Power Laboratory, sichuan Chengdu 610031, China
Abstract:The existence and uniqueness of the equilibrium and the global attractivity of Hopfield neural network models are investigated. Instead of assuming the boundedness, monotonicity and differentiability of the activation functions and by using M matrix theory, Lyapunov functions are constructed and employed to establish sufficient conditions for global asymptotic stability.
Keywords:neural network  global asymptotic stability  M matrix
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