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        具有多時滯的離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)的收斂性分析

        2011-09-23 11:02:10
        衡水學(xué)院學(xué)報 2011年1期
        關(guān)鍵詞:固定點收斂性衡水

        高 娟

        (衡水學(xué)院 經(jīng)濟管理學(xué)院,河北 衡水 053000)

        具有多時滯的離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)的收斂性分析

        高 娟

        (衡水學(xué)院 經(jīng)濟管理學(xué)院,河北 衡水 053000)

        研究了一類具有多重時滯的離散 Hopfield網(wǎng)絡(luò)的收斂性定理,證明了如何把一個具有多重時滯的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為一個新的具有單一時滯的網(wǎng)絡(luò).基于串行演化模式演化規(guī)則,給出了具有多重時滯的離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)的收斂性條件.

        多重時滯;時滯離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);穩(wěn)定性分析

        目前,離散 Hopfield網(wǎng)絡(luò)(DHNN),連續(xù) Hopfield網(wǎng)絡(luò)(CHNN)以及時滯 Hopfield網(wǎng)絡(luò)的收斂性被廣泛地研究.自從 Hopfield等人首先把 DHNN應(yīng)用到旅行商問題以來,DHNN就顯示了它在解決組合優(yōu)化問題方面的能力.收斂性是諸如內(nèi)容存儲,組合優(yōu)化問題等實際應(yīng)用的基礎(chǔ).

        眾所周知,DHNN具有一個重要的特性,即在串行運行模式下,總是收斂到一個穩(wěn)定狀態(tài).在并行運行模式下收斂到至多長度為2的極限環(huán)[1].

        在本文中,串行模式下網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)被推廣到具有多重時滯的離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)(HNNMDS),而HNNMDS收斂性的分析對實際應(yīng)用的研究是非常重要的.

        在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究中,收斂性問題被認為是最重要的理論問題之一.然而,在大多數(shù)優(yōu)化問題中,相應(yīng)的矩陣和演化模式不能滿足收斂條件.因而他的應(yīng)用范圍是相當(dāng)有限的.

        事實上,收斂條件、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)初始條件與演化模式都是緊密聯(lián)系的.本文推廣了獲得收斂性條件,同時指出了具有多重時滯的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何轉(zhuǎn)化成單一時滯的網(wǎng)絡(luò).也就是說,HNNMDS的收斂性可以由單時滯網(wǎng)絡(luò)的收斂性來確定.

        1 Hopfield網(wǎng)絡(luò)和多時滯Hopfield網(wǎng)絡(luò)

        12n

        在已有文獻里,穩(wěn)定狀態(tài)稱為是網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)空間{ }nX∈-1,1 的一個固定點或周期為1的極限環(huán).

        我們也證明了網(wǎng)絡(luò)中d>1的情形可以被轉(zhuǎn)化成d=1的情形,不失一般性,假定d=2.

        則(1)式中時滯d=2的情形就被轉(zhuǎn)化成下面的時滯d=1的情形.

        在每一時刻,如果僅僅一個神經(jīng)元可以改變他的狀態(tài),其余神經(jīng)元狀態(tài)不變,則使用(1)式中的狀態(tài)演化方程,網(wǎng)絡(luò)被稱為在串行模式下運行[2].

        則Z (t )∈{1,-1}2n稱為網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定狀態(tài).

        在已有文獻里,穩(wěn)定狀態(tài)指的是網(wǎng)絡(luò)(6)式的狀態(tài)空間Z0∈{1,- 1}2n的一個固定點或周期為1的極限環(huán).

        如果(6)式有一個穩(wěn)定狀態(tài),則存在t1,當(dāng)t>t1時有Y(t)=sgn(X(t-1))=X(t-1)=X0.

        2 固定點的存在條件

        在下面的引理中,閾值網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)狀態(tài)轉(zhuǎn)化方程可以用一個矩陣不等式來表示.

        引理[3]假定具有多重時滯的離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)表示為

        3 結(jié)論

        在本文中,給出了如何把一個多重時滯的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化成單一時滯的網(wǎng)絡(luò)的方法.在串行模式下,我們說明了具有多重時滯的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必然收斂到一個穩(wěn)定點.一般說來,代數(shù)方法在應(yīng)用中是更為有用的,因此定理 2比定理1更重要.

        [1] Bruck J.On the convergence properties of the Hopfield model[J]. Proceedings of IEEE, 1990,78(10):1579-1585.

        [2] LEE Donq-liang.New stability conditions for Hopfield networks in partial simultaneous update mode[J].IEEE Transactions on Neural Networks, 1999, 10(4):975-978.

        [3] QIU S, XU X, LI C, et al. Matrix criterion of Dynamic analysis in discrete neural networks with delay[J].Journal of Software,1999,10(10):1108-1113.

        Abstract:This paper investigates convergence theorems of HNNMDs (The discrete Hopfield network with multiple delays).We have demonstrated how to transform a network with multiple delays to a new network with a single delay. Based on serial rule updating mode, the conditions for convergence of a HNNMDs can be obtained.

        Key words:Multiple Delays; Delay Discrete Hopfield Neural Network; Stability Analysis

        (責(zé)任編校:李建明英文校對:李玉玲)

        Convergence Analysis Of Discrete Hopfield Neural Networks With Multiple Delays

        GAO Juan

        (College of Economics and Administration, Hengshui University, Hengshui, Hebei 053000, China)

        TP183

        A

        1673-2065(2011)01-0025-03

        2010-07-05

        高 娟(1980-),女,河北阜城人,衡水學(xué)院經(jīng)濟管理學(xué)院講師,理學(xué)碩士.

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