一类神经网络的<i>L</i><sup>2</sup>-增益稳定性

李桂花; 钟守铭; 金明

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一类神经网络的L²-增益稳定性

李桂花, 钟守铭, 金明

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李桂花, 钟守铭, 金明. 一类神经网络的L2-增益稳定性[J]. 电子科技大学学报, 2001, 30(4): 429-433.

引用本文:

李桂花, 钟守铭, 金明. 一类神经网络的L²-增益稳定性[J]. 电子科技大学学报, 2001, 30(4): 429-433.

Li Guihua, Zhong Shouming, Jing Ming. L2-Gain Stability of Neural Networks[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2001, 30(4): 429-433.

Citation:

Li Guihua, Zhong Shouming, Jing Ming. L²-Gain Stability of Neural Networks[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2001, 30(4): 429-433.

一类神经网络的L²-增益稳定性

1.
中国民航飞行学院基础部四川广汉 618307;
2.
电子科技大学应用数学系成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金资助项目,编号:6987100

详细信息

作者简介:
李桂花女 36岁大学讲师

中图分类号: O231

L²-Gain Stability of Neural Networks

1.
CAAC Flying College Sichuan Guanghan 618307;
2.
Dept. of Applied Mathematics,UEST of China Chengdu 610054

摘要: 运用研究控制系统有限增益稳定的方法,讨论了神经网络关于扰动的Hopfield型神经网络扰动的L2-增益稳定性问题。对该网络模型研究的一个重要应用在于优化计算和联想记忆。利用常数变易法和李雅谱洛夫函数法,结合不等式分析技巧,给出了一些在内外部存在扰动的情况下,保证网络L2-增益稳定的充分条件,这些条件简洁,易于在应用中检验。
- L2-增益稳定 /
- 神经网络 /
- 李维谱洛夫函数 /
- 常数变易法 /
- 不等式
Abstract: This paper investigates the L2-gain stability of perturbed neural networks by analyzing finite-gain stability of control systems. Using the method of variations of the parameters, the method of Liapunov function and the method of inequality analysis, an sufficient condition guaranteeing networks L2-gain stability is given, when networks are affected by inner and external perturbation.
- L2-gain stability /
- neural networks /
- Liapunov function /
- parameter variations /
- inequality

[1]	杨旺功, 淮永建, 张福泉. 基于Gabor及深度神经网络的葡萄种子分类 . 电子科技大学学报, 2020, 49(1): 131-138. doi: 10.12178/1001-0548.2019164
[2]	徐晓惠, 施继忠, 严超, 张继业, 徐延海. 一类复值神经网络的随机指数鲁棒稳定性 . 电子科技大学学报, 2019, 48(3): 374-380. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.011
[3]	谭骏, 陈兴蜀, 杜敏, 朱锴. 基于自适应BP神经网络的网络流量识别算法 . 电子科技大学学报, 2012, 41(4): 580-585. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.04.020
[4]	田毅贞, 张齐军. 知识型神经网络的射频/微波器件建模方法 . 电子科技大学学报, 2011, 40(6): 815-824. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.002
[5]	钱艺, 王沁, 吴巍, 刘金龙. 神经网络并行MIMD处理器的研究及实现 . 电子科技大学学报, 2008, 37(6): 904-907.
[6]	陈文宇, 刘井波, 孙世新. 层次分析的神经网络集成方法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(3): 432-435.
[7]	刘贵松, 王晓彬. 采用自适应GHA神经网络的分类器设计 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1241-1244.
[8]	王运, 黄大贵, 杨天文. 开放式数控切割机神经网络误差补偿研究 . 电子科技大学学报, 2007, 36(2): 305-308.
[9]	傅彦, 周俊临, 吴跃. 快速神经网络无损压缩方法研究 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1245-1248.
[10]	陈科, 许家珆, 程永新. 基于免疫算法和神经网络的新型抗体网络 . 电子科技大学学报, 2006, 35(5): 804-806,840.
[11]	杨世国. 关于单形体积的一些不等式 . 电子科技大学学报, 2006, 35(6): 981-984.
[12]	韩仲明. 通有连续时间神经网络的K-稳定性 . 电子科技大学学报, 2005, 34(2): 261-264.
[13]	朱文莉, 张杰. 变系数时滞神经网络的周期解与稳定性 . 电子科技大学学报, 2005, 34(1): 134-136.
[14]	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.
[15]	徐军, 钟守铭, 张春凤. 分布时滞Hopfield神经网络稳定性 . 电子科技大学学报, 2004, 33(2): 200-203.
[16]	王定成, 王毅, 钟守铭. 一类神经网络算法的渐近行为 . 电子科技大学学报, 2003, 32(2): 221-224.
[17]	陈中柘. 神经网络定性分析 . 电子科技大学学报, 2002, 31(3): 250-254.
[18]	朱文莉. 一类具有时滞的神经网络的稳定性分析 . 电子科技大学学报, 2000, 29(5): 556-559.
[19]	邱亚林. 具有时滞的通有连续时间神经网络的指数稳定性 . 电子科技大学学报, 1999, 28(5): 533-535.
[20]	钟守铭, 王毅. 具有时滞的非线性系统的k-全局稳定性 . 电子科技大学学报, 1997, 26(1): 94-98.

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一类神经网络的L²-增益稳定性

1. 中国民航飞行学院基础部四川广汉 618307;

2. 电子科技大学应用数学系成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金资助项目,编号:6987100

作者简介:
李桂花女 36岁大学讲师

收稿日期: 2001-02-16
刊出日期: 2001-08-15

中图分类号: O231

关键词:

摘要: 运用研究控制系统有限增益稳定的方法,讨论了神经网络关于扰动的Hopfield型神经网络扰动的L2-增益稳定性问题。对该网络模型研究的一个重要应用在于优化计算和联想记忆。利用常数变易法和李雅谱洛夫函数法,结合不等式分析技巧,给出了一些在内外部存在扰动的情况下,保证网络L2-增益稳定的充分条件,这些条件简洁,易于在应用中检验。

English Abstract

李桂花, 钟守铭, 金明. 一类神经网络的L2-增益稳定性[J]. 电子科技大学学报, 2001, 30(4): 429-433.

引用本文:

李桂花, 钟守铭, 金明. 一类神经网络的L²-增益稳定性[J]. 电子科技大学学报, 2001, 30(4): 429-433.

Li Guihua, Zhong Shouming, Jing Ming. L2-Gain Stability of Neural Networks[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2001, 30(4): 429-433.

Citation:

Li Guihua, Zhong Shouming, Jing Ming. L²-Gain Stability of Neural Networks[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2001, 30(4): 429-433.

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李桂花女 36岁大学讲师

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1. 中国民航飞行学院基础部四川广汉 618307;

2. 电子科技大学应用数学系成都 610054

作者简介:
李桂花女 36岁大学讲师

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1. CAAC Flying College Sichuan Guanghan 618307;

2. Dept. of Applied Mathematics,UEST of China Chengdu 610054

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作者简介: 李桂花 女 36岁 大学 讲师

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1. 中国民航飞行学院基础部 四川 广汉 618307; 2. 电子科技大学应用数学系 成都 610054

作者简介: 李桂花 女 36岁 大学 讲师

English Abstract

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1. CAAC Flying College Sichuan Guanghan 618307; 2. Dept. of Applied Mathematics,UEST of China Chengdu 610054

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李桂花女 36岁大学讲师

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2. 电子科技大学应用数学系成都 610054

作者简介:
李桂花女 36岁大学讲师

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1. CAAC Flying College Sichuan Guanghan 618307;

2. Dept. of Applied Mathematics,UEST of China Chengdu 610054