标题中提到的“复值递归神经网络多平衡点的稳定性与吸引域”是本文研究的主题。复值神经网络与传统的实值神经网络相比，它们在复数域内处理信息，这在某些应用中可以提供更丰富的表达能力和更有效的计算方式。递归神经网络（RNN）是用于处理序列数据的神经网络，它们的隐藏层可以保存之前输入的状态，因而适合处理语音、文本等序列信息。复值递归神经网络则是在这个基础上引入了复数域内的操作。稳定性与吸引域是神经网络理论研究中的重要概念，稳定性指的是神经网络状态随时间演化的最终状态，而吸引域指的是使得网络趋向某个稳定状态的初始状态集合。
在描述中提到了“非减分段线性激活函数”，这是网络中一种特殊的激活函数，它由分段的线性函数组成，并且这些线性函数是按顺序排列的。激活函数是非线性的，它引入了非线性因素，使得神经网络能够学习复杂的模式。而“非减”则意味着随着输入值的增加，激活函数的输出不会减少，这是保持函数单调性的一种方式。描述中还提到“划分状态空间”，这意味着通过分析网络状态空间的特性，可以得到网络稳定性的某些充分条件。
标签中的“Multistability”即“多稳定性”，它指的是系统在不同的初始条件下可以趋向于多个不同的稳定状态。在神经网络中，多稳定性意味着网络可以在不同的工作点上稳定下来，这种特性对于诸如联想记忆、模式识别等应用至关重要。这些工作点就是网络的平衡点，通常在学习和存储信息时起着核心作用。
从提供的部分内容中，我们了解到该研究建立了一类非减分段线性激活函数的复值神经网络的稳定性条件，并确定了网络可以拥有9个平衡点，其中4个是局部指数稳定的，其余则是不稳定的。此外，研究还对平衡点的吸引域进行了探讨。这里所说的吸引域是指一个稳定平衡点的领域，网络状态进入这个领域后，会被吸引至该平衡点。研究结果改进和扩展了现有文献中的稳定性理论，并通过一个仿真例子说明了结果的有效性。
在引言部分提到了递归神经网络的单稳定性和多稳定性研究在过去的几十年里已经广泛地进行。这些研究在图像处理、模式识别、联想记忆等多个领域中应用广泛。在联想记忆神经网络中，可寻址的记忆或模式被存储为稳定的平衡点或稳定周期轨道。因此，存在多个稳定的平衡点或周期轨道是必要且有意义的。已有的研究通过几何观察或状态空间分解来探讨递归神经网络的多个稳定平衡点或周期轨道。这些研究结果通常表明，一个n维神经网络具有3个平衡点或周期轨道，其中2个是稳定的。
文中还提到了使用不饱和分段线性传递函数的递归神经网络的多稳定性和多周期性。这些传递函数是无界的，它们的非饱和特性使得网络动态可能变得无界，也可能没有平衡点。然而，具体细节和深入讨论可能需要参考完整的论文内容来获取。
本文涉及的关键知识点包括复值递归神经网络、多平衡点、稳定性、吸引域、激活函数、非减分段线性函数、状态空间分解等。这些概念的深入理解有助于在图像处理、模式识别、联想记忆等领域中更好地应用和优化递归神经网络。
