DHNN反馈网络实质上能存储若干个预先设置的稳定状态的网络，运行时外界提供一个输入作为初始网络状态，网络将该输入对应的输出反馈回来作为下次的输入，经过多次循环迭代后，在某些条件下，网络会最终稳定在某一个预先设定好的稳定点，稳定使得DHNN具有联想记忆功能。

能量函数是借鉴了热能上的一个公式。能量函数公式没看懂???老师说太复杂

利用网络的能量函数可实现最优化求解。

网络的能量函数在网络状态按一定规则变化时，能自动趋向能量的极小点。如果能把一个待求解问题的目标函数以网络能量函数的形式表达出来，当能量函数区域最小时，对应的网络状态就是问题的最优解。

网络的初态可视为问题的初始解，而网络从初始状态向稳定的收敛过程便是优化过程，这种寻优搜索是在网络演变过程中自动完成的，，，是自动完成的。。。。。。

网络达到稳定时的状态X称为网络的吸引子。若把需记忆的样本信息存储于网络的不同吸引子，当输入含有部分记忆信息的样本时，网络的演变过程就是便是从部分信息寻找全部信息，即联想回忆的过程。