神经网络已成功地应用于各种领域,如模式识别、联想记忆、组合优化。虽然已经知道如果一个人工神经网络对其瞬态加工行为,其电路设计从未放开等不稳定因素延误和冲动。在硬件实现中,由于有限的时间延迟发生放大器的开关速度和通信时间。时间延迟将影响设计神经网络的稳定性,可能导致一些复杂的动态行为,比如周期性振荡,分叉或混乱。冲动会使不稳定的系统稳定,所以他们已经广泛应用于许多领域,如物理、化学、生物学、种群动态、和工业机器人。突然的变化产生的电压故障电路元素是模范的脉冲现象会影响网络的瞬态行为。

我们邀请调查人员提供原始研究的文章以及评论文章,将刺激持续努力理解神经网络的动态活动模式。潜在的主题包括,但不限于:

• Hopfield神经网络
• 细胞神经网络
• 双向联想记忆神经网络
• 神经网络生态
• 带时滞神经网络
• 脉冲神经网络
• 稳定
• 周期性
• 几乎周期性
• 控制
• 稳定

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