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Dynamical Properties of Discrete-Time Background Neural Networks with Uniform Firing Rate

机译:具有均匀烧制率的离散时间背景神经网络的动态特性

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摘要

The dynamics of a discrete-time background network with uniform firing rate and background input is investigated. The conditions for stability are firstly derived. An invariant set is then obtained so that the nondivergence of the network can be guaranteed. In the invariant set, it is proved that all trajectories of the network starting from any nonnegative value will converge to a fixed point under some conditions. In addition, bifurcation and chaos are discussed. It is shown that the network can engender bifurcation and chaos with the increase of background input. The computations of Lyapunov exponents confirm the chaotic behaviors.
机译:研究了具有均匀射击率和背景输入的离散时间背景网络的动态。首先衍生稳定性的条件。然后获得不变集,从而可以保证网络的发光。在不变集中,证明从任何非负值开始的网络的所有轨迹都将在某些条件下收敛到一个固定点。此外,讨论了分叉和混乱。结果表明,该网络可以随着背景输入的增加而产生分叉和混沌。 Lyapunov指数的计算证实了混沌行为。

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