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【24h】

The split-step θ-methods for stochastic delay Hopfield neural networks

机译:随机时滞Hopfield神经网络的分步θ方法

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摘要

In this paper, we construct a new split-step numerical method for stochastic delay Hopfield neural networks. The main aim of this paper is to investigate the mean-square stability of this split-step θ-methods for stochastic delay Hopfield neural networks. It is proved that the split-step θ-methods are mean-square stable under suitable conditions. Numerical experiments verify the numerical stability results obtained from theory. A comparison between this work and Ronghua et al. [8] is also discussed in the example.
机译:在本文中,我们构造了一种新的随机延迟Hopfield神经网络的分步数值方法。本文的主要目的是研究随机延迟Hopfield神经网络的分步θ方法的均方稳定性。证明了在适当条件下,分步θ方法是均方稳定的。数值实验验证了从理论上获得的数值稳定性结果。这项工作与荣华等人的比较。 [8]也在示例中讨论。

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