具有不连续激励函数的神经网络有限时间同步方案设计

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英文篇名：Design of Finite Time Synchronization Scheme for Neural Networks with Discontinuous Activations 作者：种倩倩 ; 王定国 ; 刘影影 英文作者：CHONG Qian-qian;WANG Ding-guo;LIU Ying-ying;School of Mathematics and Big Data, Anhui University of Science and Technology; 关键词：神经网络 ; 不连续激励函数 ; 有限时间 ; 同步 英文关键词：Neural networks;;Discontinuous activations;;Finite time;;Synchronization 中文刊名：DNZS 英文刊名：Computer Knowledge and Technology 机构：安徽理工大学数学与大数据学院; 出版日期：2019-02-15 出版单位：电脑知识与技术 年：2019 期：v.15 基金：安徽理工大学大学生创新创业训练计划项目(201710361309) 语种：中文; 页：DNZS201905073 页数：2 CN：05 ISSN：34-1205/TP 分类号：171-172

摘要

本文介绍神经网络在信息工程领域中的应用,尤其是具有不连续激励函数神经网络的研究背景和应用,不同于传统神经网络有限时间同步方案,设计了该类神经网络有限时间同步方案,为相关领域科技工作者提供了参考。
        This paper introduces the application of neural network in the field of information engineering, especially the research background and application of neural network with discontinuous activation functions. Different from the finite-time synchronization scheme of traditional neural networks, the finite-time synchronization scheme is designed for the considered neural networks,which provides a reference for scientific and technological workers in the related fields.

引文

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