Сходимость процессов нейродинамики в модели Хопфилда
Рассматриваются математические модели динамики нейронной сети, представленные системами обыкновенных дифференциальных уравнений, а также дифференциальных уравнений с запаздыванием c выделенной асимптотически устойчивой линейной частью диагонального вида. С использованием прямого метода Ляпунова полу...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Datum: | 2017 |
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2017
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162348 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Сходимость процессов нейродинамики в модели Хопфилда / А.В. Шатырко, Й. Диблик, Д.Я. Хусаинов, Я. Баштинец // Штучний інтелект. — 2017. — № 3-4. — С. 139-148. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-162348 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Шатырко, А.В. Диблик, Й. Хусаинов, Д.Я. Баштинец, Я. 2020-01-07T11:29:59Z 2020-01-07T11:29:59Z 2017 Сходимость процессов нейродинамики в модели Хопфилда / А.В. Шатырко, Й. Диблик, Д.Я. Хусаинов, Я. Баштинец // Штучний інтелект. — 2017. — № 3-4. — С. 139-148. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162348 517.929 Рассматриваются математические модели динамики нейронной сети, представленные системами обыкновенных дифференциальных уравнений, а также дифференциальных уравнений с запаздыванием c выделенной асимптотически устойчивой линейной частью диагонального вида. С использованием прямого метода Ляпунова получены достаточные условия асимптотической устойчивости. Результаты сформулированы в виде матричных алгебраических неравенств. Mathematical models of the dynamics of a neural network, which are represented by systems of ordinary differential equations, as well as differential equations with time-delay argument and the distinguished asymptotically stable linear part are considered. With the using of the direct Lyapunov method, sufficient conditions for asymptotic stability are obtained and exponential estimates of the solutions decay are constructed. The results are formulated in the form of matrix algebraic inequalities. The second and the fourth authors were supported by the Grant FEKT-S-17-4225 of Faculty of Electrical Engineering and Communication, Brno University of Technology. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Теорія та засоби обчислювального інтелекту Сходимость процессов нейродинамики в модели Хопфилда The convergence of neurodynamics processes in the Hopfield model Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Сходимость процессов нейродинамики в модели Хопфилда |
| spellingShingle |
Сходимость процессов нейродинамики в модели Хопфилда Шатырко, А.В. Диблик, Й. Хусаинов, Д.Я. Баштинец, Я. Теорія та засоби обчислювального інтелекту |
| title_short |
Сходимость процессов нейродинамики в модели Хопфилда |
| title_full |
Сходимость процессов нейродинамики в модели Хопфилда |
| title_fullStr |
Сходимость процессов нейродинамики в модели Хопфилда |
| title_full_unstemmed |
Сходимость процессов нейродинамики в модели Хопфилда |
| title_sort |
сходимость процессов нейродинамики в модели хопфилда |
| author |
Шатырко, А.В. Диблик, Й. Хусаинов, Д.Я. Баштинец, Я. |
| author_facet |
Шатырко, А.В. Диблик, Й. Хусаинов, Д.Я. Баштинец, Я. |
| topic |
Теорія та засоби обчислювального інтелекту |
| topic_facet |
Теорія та засоби обчислювального інтелекту |
| publishDate |
2017 |
| language |
Russian |
| container_title |
Штучний інтелект |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
The convergence of neurodynamics processes in the Hopfield model |
| description |
Рассматриваются математические модели динамики нейронной сети, представленные системами обыкновенных дифференциальных уравнений, а также дифференциальных уравнений с запаздыванием c выделенной асимптотически устойчивой линейной частью диагонального вида. С использованием прямого метода Ляпунова получены достаточные условия асимптотической устойчивости. Результаты сформулированы в виде матричных алгебраических неравенств.
Mathematical models of the dynamics of a neural network, which are represented by systems of ordinary differential equations, as well as differential equations with time-delay argument and the distinguished asymptotically stable linear part are considered. With the using of the direct Lyapunov method, sufficient conditions for asymptotic stability are obtained and exponential estimates of the solutions decay are constructed. The results are formulated in the form of matrix algebraic inequalities.
|
| issn |
1561-5359 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162348 |
| citation_txt |
Сходимость процессов нейродинамики в модели Хопфилда / А.В. Шатырко, Й. Диблик, Д.Я. Хусаинов, Я. Баштинец // Штучний інтелект. — 2017. — № 3-4. — С. 139-148. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT šatyrkoav shodimostʹprocessovneirodinamikivmodelihopfilda AT dibliki shodimostʹprocessovneirodinamikivmodelihopfilda AT husainovdâ shodimostʹprocessovneirodinamikivmodelihopfilda AT baštinecâ shodimostʹprocessovneirodinamikivmodelihopfilda AT šatyrkoav theconvergenceofneurodynamicsprocessesinthehopfieldmodel AT dibliki theconvergenceofneurodynamicsprocessesinthehopfieldmodel AT husainovdâ theconvergenceofneurodynamicsprocessesinthehopfieldmodel AT baštinecâ theconvergenceofneurodynamicsprocessesinthehopfieldmodel |
| first_indexed |
2025-12-07T19:14:01Z |
| last_indexed |
2025-12-07T19:14:01Z |
| _version_ |
1850878031814459392 |