Strongly Unpredictable Oscillations of Hopfield-Type Neural Networks

2020

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/math8101791
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

In this paper, unpredictable oscillations in Hopfield-type neural networks is under investigation. The motion strongly relates to Poincaré chaos. Thus, the importance of the dynamics is indisputable for those problems of artificial intelligence, brain activity and robotics, which rely on chaos. Sufficient conditions for the existence and uniqueness of exponentially stable unpredictable solutions are determined. The oscillations continue the line of periodic and almost periodic motions, which already are verified as effective instruments of analysis and applications for image recognition, information processing and other areas of neuroscience. The concept of strongly unpredictable oscillations is a significant novelty of the present research, since the presence of chaos in each coordinate of the space state provides new opportunities in applications. Additionally to the theoretical analysis, we have provided strong simulation arguments, considering that all of the assumed conditions are fulfilled.