基于忆阻的分数阶时滞复值神经网络的全局渐近稳定性

发布时间：2018-03-15 11:12

  本文选题：复值神经网络　切入点：分数阶微积分　出处：《应用数学和力学》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：研究了分数阶复值神经网络的稳定性.针对一类基于忆阻的分数阶时滞复值神经网络,利用Caputo分数阶微分意义上Filippov解的概念,研究其平衡点的存在性和唯一性.采用了将复值神经网络分离成实部和虚部的研究方法,将实数域上的比较原理、不动点定理应用到稳定性分析中,得到了模型平衡点存在性、唯一性和全局渐近稳定性的充分判据.数值仿真实例验证了获得结果的有效性.
[Abstract]:In this paper, the stability of fractional complex neural networks is studied. For a class of fractional delay complex neural networks based on amnesia, the concept of Filippov solution in the sense of fractional differential of Caputo is used. In this paper, the existence and uniqueness of equilibrium point are studied. The method of separating the complex valued neural network into real part and virtual part is adopted. The comparison principle in real number field and the fixed point theorem are applied to stability analysis, and the existence of equilibrium point of the model is obtained. Sufficient criteria for uniqueness and global asymptotic stability are obtained. Numerical simulations show the validity of the obtained results.
【作者单位】： 重庆交通大学信息科学与工程学院;重庆交通大学数学系;湖州师范学院数学系;
【基金】：国家自然科学基金(61273021;61473332) 重庆市研究生科研创新项目(CYS16179)~~
【分类号】：O175

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本文编号：1615779