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可微动力系统的渐近性研究及其在神经网络中的应用 被引量：2

Asymptotic Behavior of Differentiable Dynamical Systems and Application in Neural Networks
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摘要 可微动力系统是国内外学者广泛研究的问题有广泛的应用背景。特别是在人工神经网络领域中应用已成为国际学术热点。试图介绍可为动力系统与人工神经网络方面的最新研究成果。 In this paper, the new progress on asymptotic behaviov of differentiable dynamical systems and application in neural networks are introduceted.
作者 王林山 徐道义
机构地区 聊城大学数学科学学院 四川大学数学学院
出处 《聊城大学学报（自然科学版）》 2004年第2期12-14,共3页 Journal of Liaocheng University:Natural Science Edition
关键词 可微动力系统 渐近性 神经网络 偏泛函微分方程 矩阵微分方程 Asymptotic behavior, differentiable dynamical systems, neural networks, applications.
分类号 O175.2 [理学—基础数学] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献18

共引文献83

同被引文献16

  • 1陈红军,周建平,王林山.一类时滞静态神经网络模型的全局渐近稳定性[J].聊城大学学报（自然科学版）,2006,19(1):19-21. 被引量：2
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引证文献2

二级引证文献2

聊城大学学报（自然科学版）
2004年 第2期

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