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离散Hopfield型神经网络的异步收敛性研究
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TP183

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Research on Convergence of Discrete Hopfield-Type Neural Networks in Serial Mode
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    摘要:

    主要研究非对称离散Hopfield神经网络的异步演化方式的收敛性,并给出了一些新的收敛性条件。若网络的连接权矩阵可以分解成主对角元素非负的对称矩阵和行(列)对角占优的矩阵之和,则网络是异步收敛的。所获结果推广了已有的结论。

    Abstract:

    This paper mainly studies the convergence of asymmetric discrete Hopfield neural network in serial mode and gives some convergence conditions. If the weight matrix can be decomposed into the sum of a symmetric matrix with non-negative diagonal elements and a diagonally row ( column) dominant matrix, then the network is convergence in serial mode. The obtained results generalize the existing conclusions.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

刘洪坤,马润年.离散Hopfield型神经网络的异步收敛性研究[J].空军工程大学学报,2002,(3):84-86

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  • 在线发布日期: 2015-11-17
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