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...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Штучний інтелект |
|---|---|
| Дата: | 2017 |
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2017
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162348 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | 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. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862729204723875840 |
|---|---|
| author | Шатырко, А.В. Диблик, Й. Хусаинов, Д.Я. Баштинец, Я. |
| author_facet | Шатырко, А.В. Диблик, Й. Хусаинов, Д.Я. Баштинец, Я. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Штучний інтелект |
| 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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T19:14:01Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-162348 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T19:14:01Z |
| publishDate | 2017 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| 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 |
| spellingShingle | Сходимость процессов нейродинамики в модели Хопфилда Шатырко, А.В. Диблик, Й. Хусаинов, Д.Я. Баштинец, Я. Теорія та засоби обчислювального інтелекту |
| title | Сходимость процессов нейродинамики в модели Хопфилда |
| title_alt | The convergence of neurodynamics processes in the Hopfield model |
| 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_short | Сходимость процессов нейродинамики в модели Хопфилда |
| title_sort | сходимость процессов нейродинамики в модели хопфилда |
| topic | Теорія та засоби обчислювального інтелекту |
| topic_facet | Теорія та засоби обчислювального інтелекту |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162348 |
| 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 |