正确答案是：B: Hopfield网络基于动力学系统理论处理状态的变换，系统的稳定态可用于描述记忆。

分析：

A: 径向基函数（RBF）网络的隐层神经元确实使用径向基函数作为激活函数，但RBF网络通常用于前馈网络结构，而不是循环神经网络。RBF网络的结构和功能与循环神经网络有显著的区别。

B: Hopfield网络是一种递归神经网络，基于动力学系统理论来处理状态变换。它通过能量函数的最小化来达到稳定态，这些稳定态可以用来表示记忆。因此，B选项是正确的。

C: Elman网络是一种递归神经网络，但它不是基于Hebb学习规则。Hebb学习规则主要描述的是一种生物学上合理的学习机制，即“用进废退”，而Elman网络通常使用误差反向传播算法进行训练。

D: Kohonen网络是一种自组织特征映射（SOM）网络，但其工作原理与选项中描述的不符。Kohonen网络通过竞争学习来调整权重，并不涉及异步活跃的神经元导致信号加强或减弱的机制。

因此，正确答案是B。