کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4946797 | 1439418 | 2017 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Complete stability of delayed recurrent neural networks with Gaussian activation functions
ترجمه فارسی عنوان
پایداری کامل شبکه های عصبی با تأخیر با توابع فعال گاوس
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه عصبی مکرر، ثبات کامل، تاخیر زمان متغیر توابع گاوسی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper addresses the complete stability of delayed recurrent neural networks with Gaussian activation functions. By means of the geometrical properties of Gaussian function and algebraic properties of nonsingular M-matrix, some sufficient conditions are obtained to ensure that for an n-neuron neural network, there are exactly 3k equilibrium points with 0â¤kâ¤n, among which 2k and 3kâ2k equilibrium points are locally exponentially stable and unstable, respectively. Moreover, it concludes that all the states converge to one of the equilibrium points; i.e., the neural networks are completely stable. The derived conditions herein can be easily tested. Finally, a numerical example is given to illustrate the theoretical results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 85, January 2017, Pages 21-32
Journal: Neural Networks - Volume 85, January 2017, Pages 21-32
نویسندگان
Peng Liu, Zhigang Zeng, Jun Wang,