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时滞型Hopfield神经网络的牢固性

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毕业论文范文题目：时滞型Hopfield神经网络的牢固性，论文范文关键词：时滞型Hopfield神经网络的牢固性
时滞型Hopfield神经网络的牢固性毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：本文以时滞型Hopfield神经网络为基本,研究了其指数牢固性问题。时滞型体现了神经网络本身存在的性质,使研究更具事实意思。神经网络之所以在把持范畴受到器重,重要归功于它的非线性映射才能、自学习适应才能、联想记忆才能、并行信息处理方法及其良好的容错机能。利用神经网络（本文此处忽略..）时,人们总冀望它有非常快的全局收敛特点、大范畴的映射泛化才能跟较少的实古代价。因此以减少附加前提、充分发挥神经网络把持,及其设计机器在工程中利用的机动性为目标的牢固性研究是极具意思的。本文重要通过两方面进行探讨研究,第二章以Hopfeild持续时光神经网络模型为基本（文章此处忽略..）,在电阻R_i跟电容C_i并联下模仿了生物神经元输出的时光常数,而跨导T_(ij)则模仿神经元之间互连的突触特点,运算放大器则模仿神经元的非线性特点。设u_i表示第i个神经元的输入,v_i表示第i个神经元的输出,在有n个神经元互连的前提下,神经网络体系微分方程可描述为式（文章此处忽略..）中gi为神经元的非线性时滞型一维函数。在论证过程中,引入了非线性时滞型微分方程,利用了反证法、常数变易法跟不等式分析技能,研究并获得了存在时滞型的Hopfield持续时光神经网络体系k-全局指数牢固性的判据。从所给出定理的前提中可知,咱们已经撤消了对跨导(T_i)_(jn（此处忽略..）×n)对称性的假设。同时,给出的神经网络牢固性的判据,并非利用一次近似给出的。这在必定程度上改良了神经网络的高度非线性跟重大不断定性,对分析、设计人工神经网络极有意思。第三章以Hopfield持续时光的周期性时滞型神经网络体系为研究对象,其微分方程描述为

以上为本篇毕业论文范文时滞型Hopfield神经网络的牢固性的介绍部分。

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