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【24h】

Sufficient conditions for global attractivity of a class of neutral Hopfield-type neural networks

机译:一类中性Hopfield型神经网络的全局吸引性的充分条件

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摘要

In this paper, a class of simple n-dimensional neutral Hopfield-type neural networks is considered. Based on a class of nonlinear algebraic equations with n variables and some computational techniques in M-matrix, some sufficient conditions for global attractivity of the equilibrium of the n-dimensional neutral Hopfield-type neural networks are established. Numerical simulations are given to summarize the applications.
机译:本文考虑了一类简单的n维中性Hopfield型神经网络。基于一类具有n个变量的非线性代数方程组和M矩阵中的一些计算技术,为n维中性Hopfield型神经网络平衡的全局吸引性建立了一些充分的条件。数值模拟总结了应用。

著录项

  • 来源
    《Neurocomputing》 |2015年第4期|89-95|共7页
  • 作者

    Jian Dong; Wanbiao Ma;

  • 作者单位

    Department of Applied Mathematics, School of Mathematics and Physics, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, PR China;

    Department of Applied Mathematics, School of Mathematics and Physics, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, PR China;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Hopfield-type neural networks; Neutral; Time delays; Global attractivity;

    机译:Hopfield型神经网络;中性;时间延迟;全球吸引力;
  • 入库时间 2022-08-18 02:06:56

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