1) discrete Hopfield neural network with delay
延迟离散Hopfield网络
2) discrete Hopfield neural networks with delay
延迟离散Hopfield神经网络
1.
The dynamic behavior of discrete Hopfield neural networks with delay is mainly studied by the use of the state transition equation and the energy function,and some results on stability are given.
给出了延迟离散Hopfield神经网络收敛于周期为 4的极限环的一个充分条件 ,获得了延迟网络有稳定状态的条件 ,并且得到了延迟网络既没有稳定状态也没有周期为 2的极限环的条件 。
4) discrete-time Hopfield neural networks
离散Hopfield神经网络
1.
Stability analysis of discrete-time Hopfield neural networks;
离散Hopfield神经网络的稳定性分析
2.
This paper makes a unified representation for several types of discrete-time Hopfield neural networks appearring in the literature currently with McCulloch-Pitts model which neuron acti- vation function is a strict threshold function and, hence, provides a systematic and clarified idea for the analysis and synthesis of these networks.
本文用神经元的激励函数为严格阈值函数的McCulloch-Pitts模型对目前出现于文献中的几种离散Hopfield神经网络作了统一描述,从而给这些网络的分析和综合提供了一条系统清晰的思路。
5) discrete hopfield neural networks
离散Hopfield神经网络
1.
With the aid of graph theory, the stability of discrete Hopfield neural networks with diagonal block matrix of the connection weight matrix is mainly studied in this paper.
以图论为工具 ,主要对连接权矩阵为对角分块形式的离散Hopfield神经网络的稳定性进行了研究。
6) discrete Hopfield neural network
离散Hopfield神经网络
1.
Encryption algorithm based on discrete Hopfield neural network;
基于离散Hopfield神经网络的数据加密算法
补充资料：neural network Hopfield algorithm Hopfield
分子式：
CAS号：
性质：网络的基本思想，就是利用人工神经网络模拟的磁旋，用神经元之间的连接权模拟磁场中磁旋的相互作用：用各神经元的“激活”和“抑制”两种状态，模拟磁场中磁旋的上、下两个方向，构成一个具有记忆功能的神经网络系统。并且引用物理学中有关能量的概念，用“计算能量函数”（Computational Energy Function）来评价和指导整个网络的记忆功能。当网络满足一定条件时，Hopfield学习算法总是收敛的。
CAS号：
性质：网络的基本思想，就是利用人工神经网络模拟的磁旋，用神经元之间的连接权模拟磁场中磁旋的相互作用：用各神经元的“激活”和“抑制”两种状态，模拟磁场中磁旋的上、下两个方向，构成一个具有记忆功能的神经网络系统。并且引用物理学中有关能量的概念，用“计算能量函数”（Computational Energy Function）来评价和指导整个网络的记忆功能。当网络满足一定条件时，Hopfield学习算法总是收敛的。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条