一类神经网络格点模型的长时间动力学行为

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神经网络系统是一类非常重要的格点系统.其中Amari型和Hopfield型格点系统是两类著名的神经网络模型.本文主要研究以上述两种模型为基础生成的格点系统的长时间动力学行为,特别是吸引子的存在性及不同系统吸引子之间的比较问题.具体来说,可分为四个部分:首先,为了简化分析,我们用Sigmoidal函数代替Amari神经场格点模型中不连续的Heaviside函数从而得到S形神经场格点模型.由于在神经场模型中神经元之间信号的传输通常需要时间从而会产生延迟,因此我们考虑带延迟项的S形神经场格点模型,得到了其解和全局吸引子的存在性结果.然后,研究了Sigmoidal函数对带有延迟的Amari神经格点模型中Heaviside函数的逼近问题.证明了当Sigmoidal参数趋于0时,S形延迟模型的解会收敛到对应Amari延迟模型的多值微分包含系统的解.此外,我们还建立了S形延迟模型,Amari延迟模型及其对应的多值微分包含系统的全局吸引子存在性结果,且对上述各种系统的吸引子进行了比较,得到了S形模型与Amari模型之间吸引子的收敛性.其次,考虑了两个Hopfield型神经格点模型,一个是仅在局部n个相邻神经元之间具有非线性相互关联的模型,另一个是神经元之间具有全局非线性相互关联的模型.我们不仅得到了这两个系统在双无限序列的加权空间上全局吸引子的存在性结果,而且证明了当关联参数n趋于无穷大时,全局吸引子的上半连续性.最后,在上一部分的基础上,考虑到神经模型中两个节点之间的耦合模式通常是随机的这一事实,我们研究带有随机耦合系数及可乘白噪声的Hopfield型随机格点系统.不仅得到了此随机系统全局吸引子的存在性,而且证明了当噪音强度趋于0时,全局吸引子的上半连续性.
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