近些年来,神经网络的同步在保密通信、图像处理、模型识别等领域有着极其广泛的应用。竞争神经网络作为一种特殊的神经网络,它的同......

本文研究了具有混合时变时滞不连续激活函数忆阻神经网络的耗散性和同步问题.首先,在运用推广Filippov微分包含理论的框架下,利用......

人工神经网络是20世纪80年代以来兴起的研究热点,作为一类重要的人工神经系统,复值神经网络因其具有比实值神经元更强的信息存储能......

本文主要研究了具有不连续激活函数和混合时滞的BAM神经网络.在Filippov解的框架下,结合微分包含理论和集值映射理论,通过构造合适......

众所周知，复值神经网络普遍存在于实际应用中，其动态问题可以解释很多自然现象，如信号处理！模式识别！协同记忆！复杂优化等诸多问题.在这......

本文研究了具有混合时变时滞不连续激活函数神经网络的耗散性和有限时间同步问题。首先,在推广Filippov微分包含理论的框架下,利用......

研究了具有不连续激活函数的复杂网络受非线性干扰通过时滞脉冲和反馈控制达到指数同步的问题,其中反馈控制和时滞脉冲控制用以克......

具有不连续激活函数的神经网络是一类非常重要的神经网络模型.虽然对具有不连续激活函数的实数神经网络已经有了非常深入的研究,但......

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研究了带有耦合时滞的不连续非恒等节点复值复杂网络通过反馈控制控制达到有限同步的问题,其中半牵制反馈控制被设计,基于Filippov......

研究了不连续激活函数的时滞神经网络的多稳定性问题，在所研究的神经网络中，激活函数并不需要是连续的和单调的．给出了判断该神经网络......