两类分数阶时滞神经网络的稳定性分析

发布时间：2020-08-05 22:10

【摘要】：本文基于两类具时滞的分数阶神经网络模型.构建Lyapunov泛函并对一类Riemann-Liouville(R-L)型分数阶时滞神经网络的渐近稳定性进行具体分析;运用H¨older不等式,Gronwall不等式以及Cauchy-Schwarz不等式和一些不等式技巧,具体分析了带有分布时滞的在复值环境中的分数阶神经网络的有限时间稳定性:1.针对一类R-L型分数阶时滞神经网络系统,经过合适的泛函的构建,文章最终推导出Lyapunov意义下的渐近稳定性判据,这种方法不需要求解Lyapunov泛函的分数阶导数,且可以以矩阵不等式的方式表达出所得结果.2.针对具分布时滞的在复值环境下的分数阶神经网络系统,通过运用H¨older不等式,Gronwall不等式以及Cauchy-Schwarz不等式和一些不等式技巧,分析了所考虑系统的有限时间稳定性条件的充分性,分别讨论了在01/2和1/21的两种情况下的结果并给出了证明.
【学位授予单位】：安庆师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：O172;TP183

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本文编号：2781945