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二、稳定性证实
三、CHNN几点结论
连续型Hopfield神经网络 Continuous Hopfield Neural Network——CHNN
人工神经网络连续型Hopfield神经网络专家讲座
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连续型Hopfield网络结构及特点
连续型Hopfield网络结构如右图所表示，它是单层反馈非线性网络，每一个节点输出均反馈至节点输入。
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Hopfield网络用模拟电路实现神经元节点如右图。图中电阻Rio和电容Ci并联，模拟生物神经元延时特征，电阻Rij(j=1,2,…,n)模拟突触特征，偏置电流Ii相当于阈值，运算放大器模拟神经元非线性饱和特征。
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设模型中放大器为理想放大器，其输入端无电流输入，则第i个放大器输入方程为：
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ui：表示运算放大器i输入电压
vi：表示运算放大器i输出电压
连续型Hopfield动态神经网络模型如右图所表示。
取Wij=Wji ,Wii=0(无自反馈)
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Hopfield神经网络中每个神经元都是由运算放大器及其相关电路组成，其中任意一个运算放大器i（或神经元i）都有两组输入：第一组是恒定外部输入，用Ii表示，这相当于放大器电流输入；第二组是来自其它运算放大器反馈连接，如其中另一任意运算放大器j（或神经元j），用wij表示，这相当于神经元i与神经元j之间连接权值。
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设
则有
普通设
则有
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式中f(x)为S形激励函数。普通有以下两种形式：
非对称型Sigmoid函数
对称型Sigmoid函数
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连续型Hopfield神经网络稳定性分析
能量函数定义
求取
其中：
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因为Wij=Wji 则有：
由连续Hopfield运行方程可得
将上式代入原式可得：
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