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Abstract
and
Inthis ofcontlnuous-tlmedlscrete。time
dissertation,the
dyn删cs Hopfield
neural studied,and fbrconstmct-
networks(HNNs)aresystemdesigningprocedures
dif!I’erentneuralassociatiVememoriesare
ing
ininfo仰ation and
ofneuralassociativememodes retrieVal,patte】mrecognitionsystem
assessmentarealsodiscussed.
networl(s
In 2,the ofthe continuous—time
chapterdynamicsasymmetric Hopfield
for
are mesu伍cientconditionsme and tlle
discussed,a11d 910balloca】stabili哆of
networkare methodsfor the
systemdesigning endowing
proposed.Funhermore,two
withretrieVal are basedonmem嘶x and
ne似ork propertiesproposed decomposition
the t11enetwork
feedf0聊ard of
single—layer method,resPectiVely.Andapplications
in aIldinfomationretrieValarealsostudiednumericalsimula-
recogIlitions by
pattem
tions.
In ofunsta_blecontinuous—timenetworksisstud—
chapter3,thedyn锄ic Hopfield
isfoundthatthesolutionoftheHNNisboundedaJldtheHNNisa
ied.It dissipatiVe
liIllit chaoticat-
exhibittwo 0r
addition,some}矾Ns
system.In
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