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具有周期输入Hopfield型神经网络的全局渐近性质
被引量:
7
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作者
向兰
周进
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刘曾荣
孙姝
《应用数学和力学》
EI
CSCD
北大核心
2002年第12期1220-1226,共7页
在不假定非线性激励函数有界和可微的条件下 。
关键词
HOPFIELD型神经网络
全局渐近性质
周期解
全局指数稳定
重合度
下载PDF
职称材料
题名
具有周期输入Hopfield型神经网络的全局渐近性质
被引量:
7
1
作者
向兰
周进
刘曾荣
孙姝
机构
河北工业大学物理系
上海大学
数学
系
海军潜艇学院数学研究室
出处
《应用数学和力学》
EI
CSCD
北大核心
2002年第12期1220-1226,共7页
文摘
在不假定非线性激励函数有界和可微的条件下 。
关键词
HOPFIELD型神经网络
全局渐近性质
周期解
全局指数稳定
重合度
Keywords
Hopfield neural network
periodic solution
global exponential stability
coincidence degree
Liapunov's function
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O175 [理学—基础数学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
具有周期输入Hopfield型神经网络的全局渐近性质
向兰
周进
刘曾荣
孙姝
《应用数学和力学》
EI
CSCD
北大核心
2002
7
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