联想神经网络收敛性能的研究

本文对具有投影学习算法的Hopfield型二值神经网络(HBNN)在同步工作方式下的收敛性能进行了比较全面的讨论。证明了网络具有演化收敛到网络平衡点的特性,推导了计算网络收敛所需瞬态工作步数上界的估算公式,分析并给出了计算平衡点(记忆模式)收敛半径的算法。

联想神经网络异步工作方式下收敛性能的研究

本文对具有投影学习算法的Hopfield型二值神经网络在异步工作方式下收敛性能进行了比较全面的分析讨论,采用非能量函数的方法证明了网络具有演化收敛到网络平衡点的特性;推导了计算网络收敛所需瞬态工作步数上界的估算公式;分析并给出了计算平衡点(记忆模式)收敛半径的算法.

一种指数型动态神经网络的定性分析

研究了由Ｔ，Ｄ．Ｃｈｉｕｃｈ和Ｒ．Ｍ．Ｇｏｏｄｍａｎ在１９８８年提出的指数型动态神经网络，给出了给定标准模式为该网络稳定点的一个简明的充分条件，并得到了这类稳定点的一步收敛半径。指出了在概率意义下系统不存在伪稳态。