标题: 细胞神经网路模型的数学研究---子计画四:CNN非对称模板之动态解与常态解之分析(I)
Pattern Formation, Spatial Chaos and the Dynamics in CNN with Asymmetric Templates(I)
作者: 石至文
SHIH CHIH-WEN
交通大学应用数学系
关键字: 细胞型神经网路;非对称模板;熵;空间混沌;花样形成;Cellular neural network (CNN);Asymetric template;Entropy;Spatial chaos;Pattern formation
公开日期: 1998
摘要: 我们首先讨论的CNN,其模板为反对称与部份反对称, 。此时,参数空间降为R3。我们希望在各参数子区域里,找出稳定的Mosaic解与defect解。有关pattern的complexity问题也是我们要考虑的。在每一个分类中,我们要估计其熵,若可能,我们还希望算出正确的熵值。如此便能瞭解当参数跨越各子区域时,其相态如何转变。其次,我们将讨论CNN的动态。首先,我们将考虑1×3的网路,板模的一般形态设为[α,a,β]。假设z=0,以Neumann边界条件来考虑,其方程为其中,相空间此时可分成27区。每一区中的方程或是homogeneous线性或是nonhomogeneous线性。瞭解对不同参数(α,a,β)而言,其动态如何变化,其复杂度如何,都是很有意义的课题。
官方说明文件#: NSC87-2115-M009-018
URI: http://hdl.handle.net/11536/95134
https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=351187&docId=62523
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