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讨论了一类具自反馈二元时滞神经网络模型的渐近行为．根据信号函数的不连续性，我们将模型转化为几个常微分方程组来考虑，通过对建立的一维映射的迭代规律进行分析，得到了该神经网络模型的收敛性与周期解的存在性，描述了周期解的个数，分析了周期解的吸引性．这些结果对于设计网络模型有着重要意义．
一类二元神经网络的渐近行为
【摘 要】
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讨论了一类具自反馈二元时滞神经网络模型的渐近行为．根据信号函数的不连续性，我们将模型转化为几个常微分方程组来考虑，通过对建立的一维映射的迭代规律进行分析，得到了该神经网
【机 构】
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湖南大学数学与计量经济学院
【出 处】
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应用基础与工程科学学报
【发表日期】
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2001年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金，教育部高校骨干教师资助计划
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