二阶神经网络的全局指数稳定性分析

来源 :计算机研究与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：Ricky_C

【摘要】

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当神经网络应用于最优化计算时,理想的情形是只有一个全局渐近稳定的平衡点,并且以指数速度趋近于平衡点,从而减少神经网络所需计算时间. 二阶神经网络较一般神经网络具有更

【作者】

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徐炳吉廖晓昕刘新芝

【机构】

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华中科技大学控制科学与工程系,华中科技大学控制科学与工程系

【出处】

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计算机研究与发展

【发表日期】

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2002年9期

【关键词】

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二阶神经网络全局指数稳定性分析平衡点人工神经网络最优化计算 second order neural networks equilibrium poin

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当神经网络应用于最优化计算时,理想的情形是只有一个全局渐近稳定的平衡点,并且以指数速度趋近于平衡点,从而减少神经网络所需计算时间. 二阶神经网络较一般神经网络具有更快的收敛速度,对于二阶连续型Hopfield神经网络,用 Lyapunov方法讨论平衡点的全局指数稳定性,给出了平衡点全局指数稳定的几个判别准则.作为特例,获得了连续型Hopfield神经网络全局指数稳定的新判据.

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