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Wilson-Cowan神經網絡的概周期解及其穩(wěn)定性

2013-07-02 12:08:30謝莎莎黃振坤
關鍵詞:雙曲不動點神經元

謝莎莎,黃振坤

(集美大學理學院,福建 廈門 361021)

0 引言

Wilson-Cowan模型是由著名學者Wilson和Cowan于1972年提出[1],它是用于描述神經網絡不同特性神經元群體動力演化的方程.該模型由兩個非線性微分方程組成,代表相互作用產生興奮和抑制的兩種神經元群體之間的關系.Wilson-Cowan網絡受到許多學者的關注,如文獻 [2]通過選擇適當?shù)碾p曲函數(shù)并分析參數(shù)的取值范圍,獲得漸近穩(wěn)定極限環(huán)的存在性;文獻[3]利用對稱特性和龐加萊映射找到周期振動區(qū)域的參數(shù)空間,證明Wilson-Cowan存在三個或多個周期吸引子;文獻[4]研究Wilson-Cowan網絡中神經元相互作用產生興奮或抑制行為,且在周期性輸入下對神經元有完全不同的激活或抑制影響.然而對Wilson-Cowan網絡在概周期環(huán)境下解的存在性和穩(wěn)定性還沒有相關的報道.近年來,Wilson-Cowan神經網絡模型在圖像處理和聯(lián)想記憶方面的應用非常廣泛,研究其內在動力學性質在神經網絡的設計和應用領域具有重要意義.在概周期信號激勵下[5-8],它是否具有唯一的周期或概周期編碼,值得探討.本文應用與文獻[6]類似的技巧,利用壓縮不動點定理以及Lyapunov泛函方法,給出了一些Wilson-Cowan網絡存在唯一概周期解及其指數(shù)型穩(wěn)定的充分條件.

1 預備知識

考慮如下Wilson-Cowan神經網絡

其中:x(t),y(t)分別表示單位時間內神經元興奮和抑制所占比例,假設x(t),y(t)是連續(xù)的變量,它們取值表示神經元群體處理信息的編碼,即狀態(tài)變量;a(t),d(t)分別表示興奮神經元和抑制神經元群體隨著時間自然衰變的函數(shù);rx(t),ry(t)分別表示興奮和抑制神經元的不響應期;w(t),b(t),c(t),e(t)表示不同神經元群體之間聯(lián)結的強度,w(t)是自興奮聯(lián)結權重,b(t)是從y到x的聯(lián)結權重,c(t)是從x到y(tǒng)的聯(lián)結權重,e(t)是自抑制聯(lián)結權重;I(t),J(t)表示外部刺激對神經元群體產生興奮或抑制輸入;S(·)表示神經元雙曲型的激活響應函數(shù).

進一步,令a(t),d(t),rx(t),ry(t),w(t),c(t),b(t),e(t),I(t),J(t):R→R+是概周期函數(shù),并且滿足:

定義1[9]連續(xù)函數(shù)x(t):R→Rn稱為概周期函數(shù),如果對任給的ε〉0,存在一個實數(shù)l=l(ε)〉0,使得在每個長度為l(ε)的區(qū)間內至少有一個δ=δ(ε),使得

定義2 設x*(t)=(x(t),y(t))T是系統(tǒng) (1)的一個具有初始條件φ*=(x*0,y*0)T的概周期解,如果存在常數(shù)λ〉0和M≥1,對于系統(tǒng) (1)的具有初始條件φ=(x0,y0)的每一個解x(t)=(x(t),y(t))T滿足則稱x*(t)是全局指數(shù)穩(wěn)定的.

定義3[9]設Q(t)是定義在R上的n×n連續(xù)矩陣函數(shù).線性系統(tǒng)˙x=Q(t)x(t)稱為在R上是容許指數(shù)二分的,如果存在常數(shù)k,l〉0投影算子P以及基礎解矩陣X(t)滿足

引理1[9]如果線性系統(tǒng)˙x(t)=Q(t)x(t)是容許指數(shù)二分的,則概周期系統(tǒng)˙x(t)=Q(t)x(t)+g(t)有唯一的概周期解

引理2[9]假設ci(t)是R上的一個概周期函數(shù),并且n,則線性系統(tǒng)˙x(t)=C(t)x(t)是容許指數(shù)二分的,其中C(t)=diag(-c1(t),-c2(t),…,-cn(t)).

2 概周期解的存在性與唯一性

首先給出一些本文需要的假設.1)存在常數(shù)L〉0,使得雙曲激活函數(shù)S∈C(R,R)滿足:

證明 任取φ =(φ1,φ2)T∈B*,考慮系統(tǒng)

由 a(t)≥ a⊥〉 0,d(t)≥ d⊥〉 0,有根據引理1和引理2,系統(tǒng) (2)存在唯一概周期解

定義映射 F:B*→B,F(xiàn)=(F1(φ),F(xiàn)2(φ)),其中 F1(φ(t))=xφ(t),F(xiàn)2(φ(t))=yφ(t),?(φ1,φ2)T∈B*.顯然是B的閉凸子集.

下面首先證明F將B*映射到B*,結合假設1),2),獲得

注意到,0〈R〈1,這意味著F是一個壓縮映射.據不動點定理,則存在唯一的不動點φ*∈B*,使得Fφ*=φ*.故φ*是系統(tǒng) (1)在B*中唯一的概周期解,定理1證畢.

3 概周期解的指數(shù)穩(wěn)定性

定理2 若條件1)、2)成立,則系統(tǒng) (1)在B*中存在唯一全局指數(shù)型穩(wěn)定的概周期解.

證明 由定理1,系統(tǒng) (1)存在唯一的概周期解(x*(t),y*(t))T∈B*.令(x(t),y(t))T是系統(tǒng) (1)具有初始條件ψ=(x0,y0)T的解.令X(t)=x(t)-x*(t),Y(t)=y(t)-y*(t),則

構造兩個輔助函數(shù)

由Γ1(ξ)、Γ2(ξ)是[0,+∞)上的連續(xù)函數(shù),可得,

當 ξ→ +∞,可以選擇一個正常數(shù) λ ∈[0,λ0],λ0=min{λ1,λ2},Γ(λ1)〈 0,Γ(λ2)〈 0,使得

[1]WILSON H R,COWAN J D.Excitatory and inhibitory interactions in localized populations of model neurons[J].Biophys,1972,12(1):1-24.

[2]MONTEIRO L H A,BUSSAB M A,CHAUI BERLINCK J G.Analytical results on a Wilson-Cowan neuronal network modified model[J].Theor Biol,2002,219:83-91.

[3]DECKER R,NOONBURG V W.A periodically forced Wilson-Cowan system with multiple attractors[J].SIAM J Math Anal,2012,44(2):887-905.

[4]NOONBURG V W,BENARDETE D,POLLINA B.A periodically forced Wilson-Cowan system [J].SIAM J Appl Math,2003,63(5):1585-1603.

[5]LIU B W,HUANG L H.Almost periodic solution of shunting inhibitory cellular neural networks with time-varying delays[J].Appl Math Lett,2007,20(1):70-74.

[6]張若軍,王林山.具有分布時滯的細胞神經網絡的概周期解 [J].數(shù)學物理學報,2011,31A(2):422-429.

[7]HUANG Z K,WANG X H,MOHAMAD S.Self-excitation of neurons leads to multiperiodicity of discrete-time neural networks with distributed delays [J].Sci China Inf Sci,2011,54(12):305-317.

[8]HUANG Z K,MOHAMAD S,WANG X H,et al.Convergence analysis of general neural networks under almost periodic stimuli[J].Int J Circ Theor Appl,2009,37(6):723-750.

[9]何崇佑.概周期微分方程 [M].北京:高等教育出版社,1992.

[10]LI Y L,MENG H,ZHOU Q Y.Exponential convergence behavior of shunting inhibitory cellular neural networks with time-varying coefficients[J].Journal of Computational and Applied Mathematics,2008,216(1):164-169.

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