分数阶BAM神经网络的鲁棒稳定性

分数阶BAM神经网络模型是整数阶BAM神经网络模型的一种推广。对分数阶BAM神经网络的鲁棒稳定性进行研究,通过构造分数阶辅助系统,利用积分变换的方法,将辅助系统变为积分方程。结合Mittag-Leffler函数的相关性质,利用广义Gronwall不等式,对积分方程进行处理,通过分数阶比较定理,得到分数阶BAM神经网络鲁棒稳定性的充分性条件。实例仿真验证了结论的正确性。