一类分数阶时滞神经网络的有限时间同步行为分析

分数阶时滞神经网络在信息科学、图像处理等领域具有重要应用,研究分数阶时滞神经网络的有限时间同步问题具有重要意义.首先,利用H?lder不等式提出一个关于上升函数的不等式;其次,利用不等式技巧和线性反馈控制器,得到阶数在1<α<2情形下分数阶时滞神经网络有限时间同步的充分条件;最后,给出数值案例,实验结果证实了所得结果的有效性和可行性.     

分数阶复值时滞神经网络的准一致同步

对于一类具有时滞的分数阶复值神经网络的准一致同步问题,利用H?lder不等式、Cauchy-Schwartz不等式、Gronwall不等式和一些不等式放缩技巧分别在1/2≤α1和0α1/2的两种情况下,得到保证分数阶复值时滞神经网络的准一致同步的充分条件,数值模拟说明所得结果是正确的和可行的。     

多阶分数阶神经网络的集群同步分析

研究了具有时变时滞的多阶分数阶神经网络的集群同步．首先通过利用多阶时变时滞系统的向量李雅普诺夫函数的方法,给出了多阶分数阶神经网络在牵制控制下实现集群同步的充分判据;然后分析了在无时滞及相同阶次条件下分数阶神经网络实现集群同步的充分判据;最后通过数值仿真验证了结论的有效性．结果表明：本研究可以看作已有结论的一种推广,对实际应用具有一定的理论指导意义．     

分数阶时滞神经网络的一致稳定性

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.     

带有混合时滞的惯性神经网络系统的反同步控制

研究了一类带有混合时滞的惯性神经网络系统的反同步控制问题.利用合适的变量替换,将二阶时滞惯性神经网络微分方程转化为一阶时滞微分方程组.借助Lyapunov稳定性理论、反馈控制理论及一些不等式技巧,获得了确保惯性神经网络驱动-响应系统之间反同步的几个充分条件.给出数值仿真例子验证所得结果.     

基于反馈控制的分数阶时滞神经网络的同步

研究了分数阶时滞神经网络的同步问题,通过使用Mittag-Leffler函数和线性反馈控制,给出了同步控制器解析式,得到了关于Caputo导数的时滞神经网络同步的充分条件;系统同步的条件容易证明和实现且仅依赖于系统的结构;最后通过数值模拟验证了理论的有效性.     

具有随机扰动项和混合时滞的神经网络在有限时间内的控制同步

研究一类具有随机扰动项和混合时滞的神经网络在有限时间内的控制同步.通过李雅普诺夫稳定性理论、随机微分方程理论、伊藤公式以及一些不等式方法,在p-范数下得到了新的有限时间内同步的充分条件.     

时滞的具有两个神经元的分数阶神经网络系统的混沌与同步

为了研究具有时滞的神经网络系统中复杂的动力学的特性,该文对一个明确的时滞的具有两个神经元的分数阶混沌神经网络系统,设计出一个求解该分数阶混沌神经网络系统的数值算法.在此基础上,利用拉普斯变换理论证明了该系统的可同步性,并通过数值仿真验证了同步的有效性.     

分数阶不确定Like-Bao系统的有限时间同步

考虑分数阶不确定Like-Bao系统的有限时间同步, 根据分数阶有限时间同步理论给出Like-Bao系统达到有限时间同步的充分条件. 结果表明, 在一定条件下, 分数阶不确定Like-Bao 混沌系统的驱动响应系统是有限时间同步的.     

分数阶不确定Like-Bao系统的有限时间同步

考虑分数阶不确定Like-Bao系统的有限时间同步, 根据分数阶有限时间同步理论给出Like-Bao系统达到有限时间同步的充分条件. 结果表明, 在一定条件下, 分数阶不确定Like-Bao 混沌系统的驱动响应系统是有限时间同步的.