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分数阶时滞神经网络的一致稳定性

Uniform Stability Results for Fractional-order Delayed Neural Networks
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摘要 研究一类带有时滞的Caputo型分数阶神经网络的解的动力学行为.基于等价范数定理、不等式技巧以及压缩映像定理,经过计算证明得到了分数阶神经网络的解存在唯一性和一致稳定性的结论;通过一个分数阶时滞神经网络模型实例验证了所得结论的有效性. This article investigated fractional-order delayed neural networks with Caputo derivative.By means of equivalent norm technique,inequality techniques and contraction mapping theorem,the new results to assure the existence,uniqueness and uniform stability of delayed fractional-order neural networks were obtained.Finally,the efficiency of the derived criteria was illustrated by one example.
作者 宋超 SONG Chao(School of Mathematics and Physics,Nanjing Institute of Technology,Nanjing 211167,China)
出处 《南京工程学院学报(自然科学版)》 2023年第1期84-88,共5页 Journal of Nanjing Institute of Technology(Natural Science Edition)
基金 中国博士后科学基金面上项目(2016M601687)。
关键词 神经网络 分数阶 时滞 一致稳定 neural networks fractional-order delay uniform stability
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参考文献3

二级参考文献1

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