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上传时间: 2021-03-17
详细说明：提出了一种动态相空间约束方法，通过限制随时间变化的阈值的耐火内部状态，来控制混沌神经网络（CNN）中的复杂混沌动力学。 极限阈值根据从网络的反馈内部状态得出的控制信号而变化。 仿真结果表明，受控制的CNN在控制参数空间中表现出多相行为。 利用适当的参数值，受控的CNN会收敛到一个周期性轨道，该轨道包括一个存储模式，该模式到初始状态的汉明距离最短。 受控CNN的属性可用于信息处理，例如内存检索和模式识别。
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