多穩態模型及其動態之研究

Title	多穩態模型及其動態之研究 Investigation of Multistable Models and Their Dynamics
Creator	曾睿彬
Contributor	應數系
Key Words	耦合系統; 神經網絡; 多穩態; 全局收斂性 Coupled system; neural network; multistability; global convergence
Date	2022-01
Date Issued	31-Mar-2025 11:55:16 (UTC+8)
Summary	在過去幾十年來，由耦合動態系統所構成的複雜網路之應用與理論已受到了相當大的重視並吸引了許多的研究興趣。特別地，多穩態在神經網絡的實際應用中扮演重要的角色。目前文獻中較常見的神經網絡模型包括Hopfield型神經網絡模型、Cohen-Grossberg神經網絡模型、帶憶阻器的細胞神經網絡與開關神經網絡模型。在這個研究計劃，我們計畫探討包含上述的各類網絡模型的多穩態、全局收斂性或其它動態行為。
Relation	科技部, MOST109-2115-M004-007, 109.08-110.07
Type	report

dc.contributor	應數系
dc.creator (作者)	曾睿彬
dc.date (日期)	2022-01
dc.date.accessioned	31-Mar-2025 11:55:16 (UTC+8)	-
dc.date.available	31-Mar-2025 11:55:16 (UTC+8)	-
dc.date.issued (上傳時間)	31-Mar-2025 11:55:16 (UTC+8)	-
dc.identifier.uri (URI)	https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/156425	-
dc.description.abstract (摘要)	在過去幾十年來，由耦合動態系統所構成的複雜網路之應用與理論已受到了相當大的重視並吸引了許多的研究興趣。特別地，多穩態在神經網絡的實際應用中扮演重要的角色。目前文獻中較常見的神經網絡模型包括Hopfield型神經網絡模型、Cohen-Grossberg神經網絡模型、帶憶阻器的細胞神經網絡與開關神經網絡模型。在這個研究計劃，我們計畫探討包含上述的各類網絡模型的多穩態、全局收斂性或其它動態行為。
dc.format.extent	116 bytes	-
dc.format.mimetype	text/html	-
dc.relation (關聯)	科技部, MOST109-2115-M004-007, 109.08-110.07
dc.subject (關鍵詞)	耦合系統; 神經網絡; 多穩態; 全局收斂性
dc.subject (關鍵詞)	Coupled system; neural network; multistability; global convergence
dc.title (題名)	多穩態模型及其動態之研究
dc.title (題名)	Investigation of Multistable Models and Their Dynamics
dc.type (資料類型)	report