基于忆阻器分数阶神经网络的稳定性与同步

发布时间：2021-11-06 00:08

　　在现当代流行的人工智能学中,神经网络的动力系统研究是其中最基础的组成部分之一,因此分数阶动力系统的稳定与同步也成为了一个热门的研究.近几年,中外学者们在这一领域也有着许多重大突破.而本文的主要内容就是运用右端不连续的分数阶微分方程原理、Lyapunov方法、Mittag-Leffler函数法、非光滑分析及分数阶不等式,获得了分数阶?属于（27）（27）10?情形下该系统的同步和多Mittag-Leffler稳定的充分条件.并且通过数据仿真进行了分析和论证.内容安排如下:第一章介绍了基于忆阻分数阶神经系统的研究背景、目的及意义,阐述了神经网络模型及本文所做的主要工作.第二章主要利用激活函数的几何性质、M-矩阵的代数性质,得到在此类模型下我们所需要且有意义的结论,并利用数据仿真验证了结果的有效性.第三章主要利用微分包含理论、非光滑分析及分数阶不等式,在合适的线性时滞反馈控制器下,得到了在此类模型下我们所需要且有意义的结论,并利用数据仿真验证了结果的有效性.第四章主要是对本文所做的工作的结果进行了一定的总结,并对未来一些行之有效的研究提出了自己的想法. 

【文章来源】：湖北师范大学湖北省

【文章页数】：47 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

是例一中的边界函数11,aaFF.

是例一中的边界函数22,aaFF.

是例一中的边界函数11,bbFF.

【参考文献】：
期刊论文
[1]Exponential synchronization of coupled memristive neural networks via pinning control[J]. 王冠,沈轶,尹泉.  Chinese Physics B. 2013(05)



本文编号：3478773