分数阶时滞惯性BAM神经网络全局Mittag-Leffler同步稳定

章月红; 李志英; 蒋望东

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该文研究一类分数阶时滞惯性BAM神经网络全局Mittag-Leffler同步稳定问题.引入变量替换,将含有二个不同阶分数阶导数的分数阶惯性时滞BAM神经网络模型简化为只含一个同阶分数阶导数的分数阶神经网络模型,利用Riemann-Liouville分数阶微积分性质,给出系统稳定性判定的两个不同的充分条件,通过两个数值模拟例子验证所得理论结果的正确性,同时说明对于给定的两个判定条件各有所长,可以根据系统参数设定情况,合理选取适合的判定定理.

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来源
《高校应用数学学报：A辑》 |2023年第2期|190-202|共13页
作者
章月红; 李志英; 蒋望东;
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作者单位

绍兴文理学院元培学院公共基础教育分院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类微分方程、积分方程;人工神经网络与计算;
关键词
分数阶; 惯性BAM神经网络; 变量替换; 全局Mittag-Leffler同步稳定;

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