【摘 要】
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该文针对[1]中的e←→σ←→e神经网络模式,采用[1]中的微分方程模型,给出三个假设条件,用奇异摄动理论的几何方法将相流分成慢变和快变过程,证明只要三个假设条件成立,e←→
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该文针对[1]中的e<,1>←→σ←→e<,2>神经网络模式,采用[1]中的微分方程模型,给出三个假设条件,用奇异摄动理论的几何方法将相流分成慢变和快变过程,证明只要三个假设条件成立,e<,1>←→σ←→e<,2>系统应存在反相解;然后文章分析研究反相解的性态,得到一很好的区域--P<*>-起跳区,激发神经元e一旦进入此区域,均会在T<*>时刻到达P<*>点并由此点跳上到激发态.根据P<*>-起跳区的性质,文中用后继函数法分析并给出激发神经元e能进入P<*>-起跳区的性质,文中用后继函数法分析并给出激发神经元e能进入P<*>-起跳区所需的条件,然后根据此条件就不同的初始条件分析研究反相解的周期性,得到主要结论:不管初始条件如何,系统一定存在周期性的反相解,与控制慢抑制神经元衰减率的参数K<,σ>无关,K<,σ>只是决定两个激发神经元是否会沿着相同的闭轨运动,以及闭轨的位置是否与初始条件有关.
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