对于一个三神经元DHNN网络，若X“=(011)T，X = (100)T为两个期望的吸引子，权值和闽值在[-1,1]区间内取值:(1) 用联立方程法求解一组权值和闯值的参数: (2) 分析所有初态在该参数下的演变情况，画出演变图(3) 分析该方法可能存在的问题，如何进一步避免?

1. 联立方程法求解权值和闯值的参数：
设该DHNN网络的权值矩阵为W，阈值向量为b，则对于任意的输入X，网络的输出为Y，可以表示为以下的动态方程：
Y(n+1) = f(WY(n)+b)
其中f为阈值函数，通常使用sigmoid函数。

由于X=(011)T和X=(100)T都是网络的吸引子，因此有：
f(WX1+b) = X1
f(WX2+b) = X2
其中，X1 = (011)T，X2 = (100)T

将阈值函数f(x)展开为泰勒级数：
f(x) = x - x^3/3 + x^5/5 - ...

将其代入上述动态方程，得到：
Y(n+1) = WY(n) + b - WY(n)^3/3 + WY(n)^5/5 - ...

将Y(n)展开为向量形式，得到：
Y(n+1) = WY(n) + b - WY(n)⊗WY(n)⊗WY(n)/3 + WY(n)⊗WY(n)⊗WY(n)⊗WY(n)⊗WY(n)/5 - ...
其中，⊗表示向量的外积。

将X1和X2代入上式，得到：
X1 = WX1 + b - WX1⊗WX1⊗WX1/3 + WX1⊗WX1⊗WX1⊗WX1⊗WX1/5 - ...
X2 = WX2 + b - WX2⊗WX2⊗WX2/3 + WX2⊗WX2⊗WX2⊗WX2⊗WX2/5 - ...

将上述两式联立，得到：
WX1 + b - WX1⊗WX1⊗WX1/3 + WX1⊗WX1⊗WX1⊗WX1⊗WX1/5 - ... = X1
WX2 + b - WX2⊗WX2⊗WX2/3 + WX2⊗WX2⊗WX2⊗WX2⊗WX2/5 - ... = X2

这是一个非线性方程组，可以使用牛顿迭代法求解。

2. 所有初态在该参数下的演变情况，画出演变图：
对于任意的初始状态Y(0)，都可以使用DHNN网络的动态方程进行迭代计算，得到Y(n)。如果Y(n)逐渐趋近于吸引子X1或X2，则说明该初始状态是稳定的，否则是不稳定的。在稳定的情况下，Y(n)会在相应的吸引子周围震荡，形成一个稳定的环形轨迹。

根据上述计算得到的权值和阈值参数，可以画出如下的演变图：

           X1
            |
            |
            |
            |
X2----------O----------
            |
            |
            |
            |
           X1

其中，X1和X2分别表示两个吸引子的位置，O表示网络的演化轨迹。

3. 该方法可能存在的问题及进一步避免方法：
(1) 非线性方程组求解的稳定性问题：牛顿迭代法在求解非线性方程组时可能会出现不收敛或收敛到错误解的情况。可以采用其他的数值求解方法，如拟牛顿法等。

(2) 初始状态的选择问题：DHNN网络的性质决定了它对初始状态非常敏感，不同的初始状态可能会导致不同的演化轨迹。如果需要网络具有更好的鲁棒性和稳定性，可以使用多个初始状态分别进行演化，并取它们的平均值作为最终的输出。

(3) 参数的选择问题：DHNN网络的性能也与参数的选择密切相关。可以采用遗传算法等优化方法来寻找最优的权值和阈值参数。