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时间离散的回归神经网络的定性分析

Qualitative Analysis of Discrete time Recurrent Neural Networks
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摘要 研究了一类时间离散的回归神经网络的定性问题.首先应用非线性分析中的度理论,建立了这类神经网络平衡点存在唯一的充要条件;其次通过Lyapunov函数,得到了这类神经网络全局指数稳定的充分准则. In this paper, the qualitative problem of a class of discrete time recurrent neural networks is discussed. First, a sufficient and necessary condition for existence and uniqueness of the equilibrium point of these neural networks is given, where the degree theory of nonlinear analysis is used; second, some sufficient rules for the global exponential stability of these neural networks are obtained by using Lyapunov function.
出处 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期57-61,共5页 Systems Engineering-Theory & Practice
基金 国家自然科学基金!( 6 96 74 0 0 8) 国家教委高校博士点专项基金!( 970 4 872 2 )
关键词 神经网络 平衡点 LYAPUNOV函数 稳定性 neural network degree equilibrium point Lyapunov function global stability
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