本文選題：復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：分?jǐn)?shù)階微積分　出處：《應(yīng)用數(shù)學(xué)和力學(xué)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：研究了分?jǐn)?shù)階復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性.針對一類基于憶阻的分?jǐn)?shù)階時(shí)滯復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用Caputo分?jǐn)?shù)階微分意義上Filippov解的概念,研究其平衡點(diǎn)的存在性和唯一性.采用了將復(fù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分離成實(shí)部和虛部的研究方法,將實(shí)數(shù)域上的比較原理、不動(dòng)點(diǎn)定理應(yīng)用到穩(wěn)定性分析中,得到了模型平衡點(diǎn)存在性、唯一性和全局漸近穩(wěn)定性的充分判據(jù).數(shù)值仿真實(shí)例驗(yàn)證了獲得結(jié)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.
【作者單位】： 重慶交通大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;重慶交通大學(xué)數(shù)學(xué)系;湖州師范學(xué)院數(shù)學(xué)系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61273021;61473332) 重慶市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(CYS16179)~~
【分類號(hào)】：O175

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本文編號(hào)：1615779