应用信噪比理论分析复相角神经网络的存储容量

本文应用信噪比理论分析了复相角神经网络模型的存储容量。分析和研究结果表明，当神经元转动态的数目很小时，模型的存储容量与Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络模型的存储容量相同；当神经元转动态的数目很大时，存储容量与神经元转动态数目的平方成反比。

复相角神经网络模型的存储容量分析

建立和讨论多态人工神经网络模型,在图象自动识别中具有重要的应用意义。Noest提出了用复平面单位圆上的等距的q个离散点表示q值象点的q态神经网络模型。复相角模型把平面转动引入神经网络,每个神经元的任一个态表示一个转动操作。

异步复相角神经网络模型的能量函数研究

证明了具有零对角的厄米联结矩阵的异步离散复相角神经网络模型在其动力学演化过程中，网络的能量函数单调递减，网络最终将稳定在一个不动点吸引子上；当网络的神经元个数远大于存贮图象数时，随机存贮图象在能量函数空间中对应一能量极小点，因此存贮图象为网络的不动点吸引子．

电磁理论中的复参量和复定理

本文深入探讨电磁理论中的复参量和复定理。由于复数引入电磁场,使实域中的两个物理概念,如传输和损耗,电阻和电抗以及谐振频率和品质因数在更高的层次上统一了起来。文中给出了复频率Poynting定理,得到不论是开放空间还是封闭空间都有广义品质因数Q=ω′W/PL,而复频率Foster定理表明:■*/ω=0。文中指出:对于有耗系统,例如天线辐射系统,输入阻抗中的电抗xin存在负斜率区域。