莫里斯·赫施（Morris W.Hirsch）。 高增益、自激网络的饱和输出。 （英语） Zbl 0764.92005 国际J.分岔混沌应用。科学。工程师。 第1期，第1期，第211-217页（1991年）. 摘要：我们考虑了一类广泛的连续时间动态系统，它对相互发送信号的处理单元集合进行建模。每个单元都有一个内部状态变量\（x_i）和一个输出变量\（y_i），它是一个非递减函数\（g_i（x_i）\）。某些被称为“强制”的输出形式为\（\sigma_j（Kx_j）\），其中\（\sigma_j\）是S形，\（K>0\）是一个被称为“增益”的参数。动力学由形式为（dx/dt=H（x，y，t））的微分方程组给出。对于强制输出，系统是自激的：\（\partial H_i/\ partial y_i\geq 0\）和\（>0\）。我们证明，对于足够高的增益，对于接近1的比例（t in J）（K to inffty），强制输出接近于沿有限区间（J）上定义的任何稳定解（x（t））的σ形渐近极限值。这推广了具有对称权重矩阵的可加神经网络的Hopfield饱和定理。 引用于1文件 MSC公司： 92B20型 用于/用于生物研究、人工生命和相关主题的神经网络 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 37倍X 动力系统与遍历理论 关键词：高增益自激网络;处理单元网络;Hopfield饱和定理;强制输出;渐近极限值;乙状结肠;稳定溶液;具有对称权重矩阵的可加神经网络 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.W.Hirsch}，《国际分叉混沌应用》。科学。工程1，编号1，211--217（1991；Zbl 0764.92005） 全文： 内政部