Hopfield网络的全局指数稳定性

摘要：

在研究Hopfield神经网络时通常都假设输出响应函数是光滑的增函数.但实际应用中遇到的大多数函数都是非光滑函数.因此,本文将通常论文中Hopfield神经网络的输出响应函数连续可微的假设削弱为满足Lipschitz条件.通过引入Lyapunov函数的方法,证明了Hopfield神经网络全局指数收敛的一个充分性定理.并且由此定理获得该类网络全局指数稳定的几个判据.这定理与判据是近期相应文献主要结果的极大改进.

关键词：Hopfield网络、全局指数收敛、全局指数稳定、平衡点、Lipschitz条件

所属期刊栏目：23

分类号：TN911

资助基金：电子科技大学校科研和校改项目;国家民委科研项目20040816012

在线出版日期：2006-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：302-305