延迟离散Hopfield神经网络的动态行为

延迟离散Hopfield神经网络的动态行为

马润年1,3;雷社平2;郑连清3;许进1

(1. 西安电子科技大学电子工程研究所，陕西西安 710071;
2. 西安理工大学水利水电学院，陕西西安 710048;
3. 空军工程大学电讯工程学院，陕西西安 710077)

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2003-04-20 发布日期:2003-04-20

Dynamic behavior of discrete Hopfield neural networks with delay

Ma Run-nian1,3;LEI She-ping2;ZHENG Lian-qing3;XU Jin1

(1. Research Inst. of Electronic Engineering, Xidian Univ., Xi’an 710071， China;
2. Inst. of Water Resource and Hydro-electric Eng., Xi'an Univ. of Tech., Xi'an 710048， China;
3. The Telecommunication Eng. Inst., Air Force Eng. Univ., Xi'an 710077， China)

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2003-04-20 Published:2003-04-20

摘要/Abstract

摘要： 主要研究带有延迟项的离散Hopfield神经网络动态演化行为. 给出了延迟网络并行收敛于周期小于等于2的极限环的一些条件. 同时，得到了延迟网络收敛于周期为2的极限环的条件. 而且对所获结果通过例子进行了验证. 这些结果为延迟离散Hopfield神经网络的进一步分析和应用提供了一定的理论基础.

关键词: 延迟离散Hopfield网络, 稳定点, 极限环

Abstract: The dynamic behavior of discrete Hopfield neural networks with delay is studied. The conditions that the networks with delay are convergent to a limit cycle of length 1 or 2 are given. Also, the conditions that the networks with delay are convergent to a limit cycle of length 2 are achieved. Furthermore, the obtained results are validated by giving examples. These results here provide a theoretical foundation for further analysis and new applications of the discrete Hopfield neural networks with delay.

Key words: discrete Hopfield neural network with delay, stable state, cycle

中图分类号:

TP183

马润年1;3;雷社平2;郑连清3;许进1. 延迟离散Hopfield神经网络的动态行为[J]. J4, 2003, 30(2): 169-173.

Ma Run-nian1;3;LEI She-ping2;ZHENG Lian-qing3;XU Jin1.

Dynamic behavior of discrete Hopfield neural networks with delay

[J]. J4, 2003, 30(2): 169-173.

[1]	赵从健, 焦一源, 李雁妮. 深度语句级实体关系抽取综述[J]. 西安电子科技大学学报, 2024, 51(6): 117-131.
[2]	田有亮, 赵敏, 毕仁万, 熊金波. 抗理性敌手共谋的安全K-prototype聚类[J]. 西安电子科技大学学报, 2024, 51(2): 196-210.
[3]	刘惠,董锡耀,杨志涵. 融合Stacking框架的BiGRU-LGB云负载预测模型[J]. 西安电子科技大学学报, 2023, 50(3): 83-94.
[4]	王娟,刘子杉,武明虎,陈关海,郭力权. 融合超分辨率重建技术的多尺度目标检测算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2023, 50(3): 122-131.
[5]	王柯俨,成吉聪,黄诗芮,蔡坤伦,王威然,李云松. 融合上下文感知注意力的低光图像去雾网络[J]. 西安电子科技大学学报, 2023, 50(2): 23-32.
[6]	张泽欢, 刘强, 国狄非. 面向大规模零样本图像识别的高效算法框架[J]. 西安电子科技大学学报, 2022, 49(6): 103-110.
[7]	戎如意,薛珮芸,白静,贾海蓉,谢娅利. 双通道决策信息融合下的微表情识别[J]. 西安电子科技大学学报, 2022, 49(4): 127-133.
[8]	刘佳玮,张文辉,寇晓丽,李雁妮. 增强型深度对抗样本攻击防御算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(6): 23-31.
[9]	史家辉,郝小慧,李雁妮. 一种高效的自监督元迁移小样本学习算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(6): 48-56.
[10]	胡代旺,焦一源,李雁妮. 一种新型高效的文库知识图谱实体关系抽取算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(6): 75-83.
[11]	陈昌川,王海宁,黄炼,黄涛,李连杰,黄向康,代少升. 一种基于局部表征的面部表情识别算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(5): 100-109.
[12]	韩永赛,马时平,何林远,李承昊,朱明明,张飞. 改进YOLOv3的快速遥感机场区域目标检测[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(5): 156-166.
[13]	宋剑桥,王峰,牛锦,师泽洲,马军辉. 一种面向时空神经网络的潜在情绪识别方法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(4): 159-167.
[14]	曹艺,蔡晓东. 一种有效的困难样本学习策略[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(3): 99-105.
[15]	郭泽坤,田隆,韩宁,王鹏辉,刘宏伟,陈渤. 采用CNN-SSD的雷达HRRP小样本目标识别方法[J]. 西安电子科技大学学报, 2021, 48(2): 7-14.