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复数多值离散Hopfield神经网络的稳定性研究

张昀 张志涌

复数多值离散Hopfield神经网络的稳定性研究

张昀, 张志涌
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  • 本文提出了一个新的复数多电平离散Hopfield神经网络,构造了新的适用于复数多电平离散神经网的激活函数和能量函数,分别讨论了异步与同步更新模式下神经网的稳定性.该能量函数不仅能描述文献能量函数不适用的复数多值Hopfield神经网的动力学特性,而且能保证待盲检测信号位于能量函数的最小值点.为验证CMDHNN的有效性,利用本文特有的性能函数下所构造的联结权阵盲检测MQAM信号.仿真试验表明:本算法仅需较短接收数据就可有效盲检测MQAM星座信号,仿真也证明了CMDHNN能量函数全局最小值的稳定性推论.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:60772060)资助的课题.
    [1]

    Gao H S, Zhang J 2008 Fourth International Conference on Natural Computation, Jinan, China, October 18—20,2008, 560

    [2]

    Cui B T, Chen J, Lou X Y 2008 Chin. Phys. B 17 1670

    [3]

    Qiu F, Cui B T, Ji Y 2009 Chin. Phys. B 18 5203

    [4]

    Xiong T, Zhang B L 2005 Acta Phys. Sin. 54 2435(in Chinese)[熊 涛、张便利 2005 物理学报 54 2435]

    [5]

    Zhang Q 2008 Chin. Phys. B 17 125

    [6]

    Q Quan, J Kim 2006 International Journal of Computer Science and Network Security 6 157

    [7]

    Zurada J M 2000 Proc. of the 30th IEEE International Symposium on Multiple-Valued Logic, Portland, Oregon, May 23—25, 2000 p67

    [8]

    Zhang Z Y, Zhang Y 2008 Journal of Southeast University 38 18(in Chinese)[张志涌、张 昀 2008 东南大学学报 38 18]

    [9]

    Zhang Y, Zhang Z Y 2010 Proceedings of 2010 Sixth International Conference on Natural Computation Yantai, China, Aug.10—12, 2010, 1079

    [10]

    Liu Y, You Z 2008 Neurocomputing 71 3595

    [11]

    Zhou W, Zurada J M 2009 Neurocomputing 72 3782

    [12]

    Gupta M M, Liang Jin, Noriyasu Homma 2003 Static and Dynamic Neural Networks:From Fundamentals to Advanced Theory(New Jersey:IEEE Press)

  • [1]

    Gao H S, Zhang J 2008 Fourth International Conference on Natural Computation, Jinan, China, October 18—20,2008, 560

    [2]

    Cui B T, Chen J, Lou X Y 2008 Chin. Phys. B 17 1670

    [3]

    Qiu F, Cui B T, Ji Y 2009 Chin. Phys. B 18 5203

    [4]

    Xiong T, Zhang B L 2005 Acta Phys. Sin. 54 2435(in Chinese)[熊 涛、张便利 2005 物理学报 54 2435]

    [5]

    Zhang Q 2008 Chin. Phys. B 17 125

    [6]

    Q Quan, J Kim 2006 International Journal of Computer Science and Network Security 6 157

    [7]

    Zurada J M 2000 Proc. of the 30th IEEE International Symposium on Multiple-Valued Logic, Portland, Oregon, May 23—25, 2000 p67

    [8]

    Zhang Z Y, Zhang Y 2008 Journal of Southeast University 38 18(in Chinese)[张志涌、张 昀 2008 东南大学学报 38 18]

    [9]

    Zhang Y, Zhang Z Y 2010 Proceedings of 2010 Sixth International Conference on Natural Computation Yantai, China, Aug.10—12, 2010, 1079

    [10]

    Liu Y, You Z 2008 Neurocomputing 71 3595

    [11]

    Zhou W, Zurada J M 2009 Neurocomputing 72 3782

    [12]

    Gupta M M, Liang Jin, Noriyasu Homma 2003 Static and Dynamic Neural Networks:From Fundamentals to Advanced Theory(New Jersey:IEEE Press)

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出版历程
  • 收稿日期:  2010-11-07
  • 修回日期:  2011-03-16
  • 刊出日期:  2011-09-15

复数多值离散Hopfield神经网络的稳定性研究

  • 1. 南京邮电大学自动化学院,南京 210003
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号:60772060)资助的课题.

摘要: 本文提出了一个新的复数多电平离散Hopfield神经网络,构造了新的适用于复数多电平离散神经网的激活函数和能量函数,分别讨论了异步与同步更新模式下神经网的稳定性.该能量函数不仅能描述文献能量函数不适用的复数多值Hopfield神经网的动力学特性,而且能保证待盲检测信号位于能量函数的最小值点.为验证CMDHNN的有效性,利用本文特有的性能函数下所构造的联结权阵盲检测MQAM信号.仿真试验表明:本算法仅需较短接收数据就可有效盲检测MQAM星座信号,仿真也证明了CMDHNN能量函数全局最小值的稳定性推论.

English Abstract

参考文献 (12)

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