...
首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告. 非線形問題. Nonlinear Problems >離散時間カオス·ニューラルネットワークにみられる振動応答の分岐と引力圏
【24h】

離散時間カオス·ニューラルネットワークにみられる振動応答の分岐と引力圏

机译:离散时间混沌神经网络中振动响应的分岔和重力范围

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
   

获取外文期刊封面封底 >>

       

摘要

筆者らは,高次数周期の振動応答を発生させることのできる離散時間カオス·ニューロンと1個の大域的抑制性素子で構成されるカオス·ニューラルネットワークを提案している.各カオス·ニューロンは1個の直流入力項を持つが,これら直流入力が同じ値を持つカオス·ニューロン同士に限り対称性を持つ系となる.著者らは,対称な系,非対称な系それぞれにみられる周期点の分岐解析を通じて,高次数周期の振動応答の発生機構を詳細に調べた.本稿では,3個のカオス·ニューロンからなるカオス·ニューラルネットワークを対象とし,各カオス·ニューロンへの直流入力値と,定常状態において安定な振動応答が発生する初期値領域との関係を調査した.また,相互相関係数を用いて,本解析で必要となる複数の周期振動間の位相差を判定する方法を考案した.筆者らのカオス·ニューラルネットワークは動的画像領域分割システムに応用することができ,本稿で得られた解析結果は,動的画像領域分割にとって最適なパラメータを設計する際に有意義な情報となる.
机译:作者提出了一种由离散时间混沌神经元和单个全局抑制元素组成的混沌神经网络,该离散时间混沌神经元能够生成高阶循环的振动响应。每个混沌神经元都有一个DC输入项,但是系统仅在DC输入具有相同值的混沌神经元之间具有对称性。作者通过对对称和非对称系统中发现的周期点进行分叉分析,详细研究了高阶循环振动响应的产生机理。在本文中,我们针对由三个混沌神经元组成的混沌神经网络,研究了每个混沌神经元的直流输入值与稳定状态下发生稳定振动响应的初始值区域之间的关系。我们还设计了一种方法,可以使用互相关系数来确定此分析所需的多个周期性振动之间的相位差。我们的混沌神经网络可以应用于动态图像区域分割系统,本文的分析结果为设计动态图像区域分割的最佳参数提供了有益的信息。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号