Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail publikace
SHATYRKO, A. DIBLÍK, J. KHUSAINOV, D. BAŠTINEC, J.
Originální název
Сходимость процессов нейродимамики в модели Хопфилда
Anglický název
The convergence of neurodynamics processes in the Hopfield model
Typ
článek v časopise - ostatní, Jost
Jazyk
ruština
Originální abstrakt
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.
Anglický abstrakt
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.
Klíčová slova
нейросеть, устойчивость, метод Ляпунова, запаздывание аргумента
Klíčová slova v angličtině
neuronet, stability, Lyapunov’s method, time-delay argument
Autoři
SHATYRKO, A.; DIBLÍK, J.; KHUSAINOV, D.; BAŠTINEC, J.
Vydáno
14. 12. 2017
ISSN
1561-5359
Periodikum
Artifical Intelligence
Ročník
77-78
Číslo
3-4
Stát
Ukrajina
Strany od
139
Strany do
147
Strany počet
9
BibTex
@article{BUT150425, author="Andrej {Shatyrko} and Josef {Diblík} and Denys {Khusainov} and Jaromír {Baštinec}", title="Сходимость процессов нейродимамики в модели Хопфилда", journal="Artifical Intelligence", year="2017", volume="77-78", number="3-4", pages="139--147", issn="1561-5359" }