【摘 要】
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该文主要研究了对一种神经网络模型(Mcculloch-Pitts)在有稀疏的情况下,耦合参数对其全同步的影响.在大量数值模拟的基础上,我们发现了一条新奇的临界曲线.这条曲线是在子系
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该文主要研究了对一种神经网络模型(Mcculloch-Pitts)在有稀疏的情况下,耦合参数对其全同步的影响.在大量数值模拟的基础上,我们发现了一条新奇的临界曲线.这条曲线是在子系统中无稀疏,子系统之间全耦合的条件下得到的:存在一个极大和极小的耦合参数,分别对应于系统最大尺寸和最小的尺寸.在这种空间扩展系统里,上述结果是首次被报道的现象.它是只存在于Mcculloch-Pitts模型,还是对神经网络具有一定普适性就成为大家关注的一个重要问题,有待于进一步的研究.此外,在部分耦合情况下,在不同连接度下,对于不同尺寸的网络,给出了初步的临界耦合参数曲线.其结果具有生物学背景且对于研究扩展系统有一定意义.文章在对几种同步的基本概念,神经网络基本概念和神经网络中的同步作了简要概述后,给出了在特定的神经网络模型中,在全同步条件下,耦合参数对同步的影响,这也是该文最核心的工作.最后做了简单讨论.
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