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Hopf Bifurcation and Chaos in Tabu Learning Neuron Models

机译:禁忌学习神经元模型中的Hopf分岔与混沌

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摘要

In this paper, we consider the nonlinear dynamical behaviors of some tabuleaning neuron models. We first consider a tabu learning single neuron model.By choosing the memory decay rate as a bifurcation parameter, we prove thatHopf bifurcation occurs in the neuron. The stability of the bifurcatingperiodic solutions and the direction of the Hopf bifurcation are determined byapplying the normal form theory. We give a numerical example to verify thetheoretical analysis. Then, we demonstrate the chaotic behavior in such aneuron with sinusoidal external input, via computer simulations. Finally, westudy the chaotic behaviors in tabu learning two-neuron models, with linear andquadratic proximity functions respectively.
机译:在本文中,我们考虑了一些禁忌神经元模型的非线性动力学行为。我们首先考虑禁忌学习的单个神经元模型。通过选择记忆衰减率作为分叉参数,证明霍普夫分叉发生在神经元中。分岔周期解的稳定性和Hopf分岔的方向是通过应用正规形式理论来确定的。我们给出一个数值例子来验证理论分析。然后,我们通过计算机模拟证明了在这种具有正弦外部输入的神经元中的混沌行为。最后,对禁忌学习的两个神经元模型分别具有线性和二次邻近函数进行了研究。

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