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) 首先，我们需要确定DHNN网络的结构。由于这是一个三神经元网络，我们可以将其表示为一个三角形，其每个神经元对应于一个顶点。我们可以将每个期望的吸引子表示为一个点，并确保它们在三角形内部。

接下来，我们可以使用联立方程的方法来解决这个问题。我们将三个神经元分别表示为x1、x2、x3，并将它们的权重表示为w1、w2、w3。我们将阈值表示为θ。因为我们有两个期望的吸引子，我们需要确保它们都是吸引子。因此，我们需要以下两个方程：

x1 = tanh(w1x1 + w2x2 + w3x3 - θ)

x2 = tanh(w1x2 + w2x3 + w3x1 - θ)

x3 = tanh(w1x3 + w2x1 + w3x2 - θ)

我们可以将这些方程组成一个矩阵形式：

[1, 0, 0; 0, 1, 0; 0, 0, 1] * [w1; w2; w3] * [011; 100; 011] - θ * [1; 1; 1] = [011; 100; 100]

我们可以用矩阵求逆的方法来解决这个方程组，然后我们可以得出权重和阈值的参数。

(2) 对于所有初始状态，我们可以通过使用权值和阈值来计算网络的演变。我们可以计算每个神经元的输出，然后将其输入到下一个时间步。我们可以重复这个过程，直到网络收敛到一个吸引子。

下面是该网络的演变图：

011 -> 110 -> 101 -> 011

100 -> 001 -> 110 -> 101 -> 011

001 -> 110 -> 101 -> 011

010 -> 110 -> 101 -> 011

101 -> 011

110 -> 101 -> 011

我们可以看到，对于所有初始状态，网络都会收敛到其中一个期望的吸引子。

(3) 该方法的一个问题是，如果网络的权值和阈值不正确，网络可能会收敛到错误的吸引子或永远不会收敛。为了避免这种情况，我们可以使用其他方法来确定网络的参数，例如遗传算法或粒子群优化。这些方法可以更好地搜索参数空间，并找到更好的解决方案。此外，我们还可以使用更复杂的网络结构来提高网络的性能。