论文部分内容阅读
本文研究如下离散二元神经网络模型{xn+1=λxn+pf(xn)+(1-λ)f(yn)[xn]+,n=1,2,3,…yn+1=λyn+qf(yn)+(1-λ)f(xn)[yn]+,的解当n→∞时的状态,这里λ∈(0,1)是常数,p,q是非负常数;[x]+表示:[x]+={x,x>0,0,x≤0.信号传输函数f为三段常数非线性函数,表达式为1,u∈[a,b),f(u)={-1,u<a,0,u≥b.
在此模型中,既考虑了两个神经元之间的相互影响,也考虑了神经元自身的信息反馈.当神经元本身处于活跃状态时,能接受来自另一神经元的影响;当神经元不活跃时则对另一神经元有反作用;当神经元活跃过度时对另一神经元没有任何作用.文中对上述模型中的各不同参数的取值进行划分,在每一个不同的划分区域内,对不同的初值对应的解(xn,yn)进行讨论,判断解的收敛情况.全文共由三章组成.第一章主要介绍了问题研究的背景、意义及进展情况,并介绍了文中所需的一些符号.第二章研究当p=q=0时模型解的收敛性,得到了解的收敛情况.第三章研究p=0或q=0时解的收敛情况,我们证明了a=0,b=1时的收敛情形.