连续时延神经网络的Hopf分岔现象研究

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连续时延神经网络的Hopf分岔现象研究

李绍荣, 廖晓峰

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2002 > 31(2): 163-167

李绍荣, 廖晓峰. 连续时延神经网络的Hopf分岔现象研究[J]. 电子科技大学学报, 2002, 31(2): 163-167.

引用本文:

李绍荣, 廖晓峰. 连续时延神经网络的Hopf分岔现象研究[J]. 电子科技大学学报, 2002, 31(2): 163-167.

Li Shaorong, Liao Xiaofeng. Study of Bifurcation Phenomenon for Neural Network with Continuously Time Delay[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2002, 31(2): 163-167.

Citation:

Li Shaorong, Liao Xiaofeng. Study of Bifurcation Phenomenon for Neural Network with Continuously Time Delay[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2002, 31(2): 163-167.

连续时延神经网络的Hopf分岔现象研究

1.
电子科技大学光电信息学院成都 610054

作者简介:
李绍荣男 37岁大学讲师

中图分类号: TN711.4

Study of Bifurcation Phenomenon for Neural Network with Continuously Time Delay

1.
College of Opto-electronic Information.,UEST of China Chengdu 610054

摘要: 讨论了带连续时延神经网络的Hopf分岔现象。对于强核和弱核的情况,利用平均时延作为分岔参数,证明了模型经历了Hopf分岔过程。在带弱核的神经网络模型中,得到了分岔周期解稳定性准则。给出了一些数值例子,通过计算机仿真验证了所得结论的正确性。
- Hopf分岔 /
- 连续时延 /
- 神经网络 /
- 周期解 /
- 稳定性
Abstract: In this paper, we study the Hopf bifurcation phenomena of a neural network with a continuous time delay. Using the average time delay as bifurcation parameter, we have proved that the model undergoes a sequence of Hopf bifurcations in both the strong kernel and weak kernel cases. Stability criteria for the bifurcating periodic solutions are derived in the neural network with weak kernel. Some numerical examples and the computer simulation results are also presented to justify the theoretical results.
- Hopf bifurcation /
- continuous time delay /
- neural network /
- periodic solution /
- stability

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[3]	崔梦天, 傅丽霞, 赵海军, 钟勇. 多级离散模糊神经网络稳定性的优化算法 . 电子科技大学学报, 2007, 36(3): 628-631.
[4]	刘兴文, 钟守铭, 张凤荔. 含一般时延的高阶泛函微分方程的周期解 . 电子科技大学学报, 2006, 35(4): 554-556.
[5]	文武, 杨汉生, 徐军, 钟守铭. 随机型细胞神经网络的稳定性 . 电子科技大学学报, 2005, 34(5): 700-702,716.
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连续时延神经网络的Hopf分岔现象研究

1. 电子科技大学光电信息学院成都 610054

作者简介:
李绍荣男 37岁大学讲师

收稿日期: 2001-12-03
刊出日期: 2002-04-15

中图分类号: TN711.4

关键词:

摘要: 讨论了带连续时延神经网络的Hopf分岔现象。对于强核和弱核的情况,利用平均时延作为分岔参数,证明了模型经历了Hopf分岔过程。在带弱核的神经网络模型中,得到了分岔周期解稳定性准则。给出了一些数值例子,通过计算机仿真验证了所得结论的正确性。

English Abstract

李绍荣, 廖晓峰. 连续时延神经网络的Hopf分岔现象研究[J]. 电子科技大学学报, 2002, 31(2): 163-167.

引用本文:

李绍荣, 廖晓峰. 连续时延神经网络的Hopf分岔现象研究[J]. 电子科技大学学报, 2002, 31(2): 163-167.

Li Shaorong, Liao Xiaofeng. Study of Bifurcation Phenomenon for Neural Network with Continuously Time Delay[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2002, 31(2): 163-167.

Citation:

Li Shaorong, Liao Xiaofeng. Study of Bifurcation Phenomenon for Neural Network with Continuously Time Delay[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2002, 31(2): 163-167.

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