低维连续时间神经网络动态复杂性研究的某些进展

摘要：

神经网络具有十分丰富的非线性动力学特性,神经网络的混沌性也一直受到人们广泛的关注。但是现有的工作大都集中在离散时间神经网络模型上,连续时间混沌神经网络由于其模型的研究难度较大,因此在前人的工作中比较少见。本文介绍了人们对低维连续时间神经网络动态复杂性研究的最新工作成果;然后给出一个低维连续时间神经网络存在混沌吸引子的实例;最后介绍了证明低维连续时间神经网络存在混沌吸引子的方法:运用符号动力学与拓扑马蹄理论,可以利用计算机给出较严格的验证。

关键词： 神经网络 神经元 拓扑马蹄 非线性动力学 网络模型

作者: 袁泉 杨晓松

作者单位: 华中科技大学电子信息与工程系,湖北武汉,430074 华中科技大学电子信息与工程系,湖北武汉,430074;华中科技大学数学系,湖北武汉,430074

会议类型: 国内会议

会议名称: 第1届中国混沌研讨会

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 424-428

在线出版日期: 2007-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）