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文檔簡介
1、細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)是由L.O.Chua和L.Yang于1988年首次提出的。其在圖像處理領(lǐng)域,尤其對(duì)靜止的圖像處理方面有著重要應(yīng)用。
本文研究了輸出函數(shù)部分為Sigmoid型分段非線性函數(shù)的一類細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)的完全穩(wěn)定性,給出一個(gè)使CNNs完全穩(wěn)定的充分條件。并且此條件還可以保證更廣泛的一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的完全穩(wěn)定性。在已有的文獻(xiàn)中,大多都是對(duì)輸出函數(shù)為分段線性的細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過構(gòu)造Lya
2、punov函數(shù)進(jìn)行穩(wěn)定性分析的。而本文是利用解線性方程組的Gauss-Seidel方法迭代技巧及Gauss-Seidel方法的收斂定理,對(duì)輸出函數(shù)部分Sigmoid型分段非線性函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)型細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行穩(wěn)定性分析。本文給出的充分條件是在內(nèi)聯(lián)矩陣的元素同反饋矩陣的元素及輸出函數(shù)某點(diǎn)的斜率之間建立一種關(guān)系。對(duì)于三種給定的輸出函數(shù),分別進(jìn)行了詳細(xì)的穩(wěn)定性分析,并得到相應(yīng)的重要結(jié)論,如對(duì)這三種函數(shù),提出了一個(gè)確保狀態(tài)收斂值的絕對(duì)值大于任意給定
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