【摘 要】
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人工神经网络作为动力学系统,研究能量最(极)小点的特性就是研究网络系统平衡点的吸引性或稳定性等系统的渐近行为.由于硬件实现的难易性和解决不同类型问题的有效性,神经网
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人工神经网络作为动力学系统,研究能量最(极)小点的特性就是研究网络系统平衡点的吸引性或稳定性等系统的渐近行为.由于硬件实现的难易性和解决不同类型问题的有效性,神经网络神经元间采用不同联接方式和选用不同输出放大器,因此保证网络系统具有某种渐近行为的条件各不相同.对三类典型的随机人工神经网络的渐近行为和与之密切相关的两类具有实际意义的问题进行系统深入的研究.全文由绪论、主要结果和总结与展望三部分组成.在绪论部分,介绍人工神经网络研究概况,概述了该文研究的目的、意义和研究方法、结果.在主要结果部分,研究了随机Hopfield神经网络、随机CNN神经网络、随机BAM神经网络在指数收敛意义下的网络渐近行为和随机区间神经网络鲁棒性及神经网络随机镇定与自镇定.为实际工作者提供尽可能多的、适用范围宽的、方便实用的判别法.
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