Pattern Recognition Based on Stability of Discrete Time Cellular Neural Networks

机译：基于离散时间细胞神经网络稳定性的模式识别

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In this paper, some sufficient conditions are obtained to guarantee that discrete time cellular neural networks (DTCNNs) can have some stable memory patterns. These conditions can be directly derived from the structure of the neural networks. Moreover, the method of how to estimate of the attracting domain of such stable memory patterns is also described in this paper. In addition, a new design algorithm for DTCNNs is developed based on stability theory (not based on the well-known perceptron training algorithm), and the convergence of the design algorithm can be guaranteed by some stability theorems. Finally, the simulating results demonstrate the validity and feasibility of our proposed approach.

机译：在本文中，获得了足够的条件来保证离散时间细胞神经网络（DTCNN）可以具有一些稳定的存储模式。这些条件可以直接从神经网络的结构中得出。此外，本文还介绍了如何估计这种稳定的存储模式的吸引域的方法。此外，基于稳定性理论（而不是基于著名的感知器训练算法）开发了一种新的DTCNN设计算法，并且可以通过一些稳定性定理来保证设计算法的收敛性。最后，仿真结果证明了该方法的有效性和可行性。

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来源
《International Symposium on Neural Networks pt.1; 20040819-20040821; Dalian; CN》|2004年|P.1008-1014|共7页
会议地点 Dalian(CN);Dalian(CN)
作者
Zhigang Zeng; De Shuang Huang; Zengfu Wang;
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作者单位

Department of Automation, University of Science and Technology of China Hefei, Anhui, 230026, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算机网络;
关键词

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