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一类分数阶时滞神经网络的Lyapunov稳定性判据①

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摘要

本文主要讨论了一类Riemann-Liouville分数阶时滞神经网络的渐近稳定性.通过构造一个适当的泛函推导出Lyapunov意义下的渐近稳定性判据,该方法避免了计算Lyapunov泛函的分数阶导数,所得结果描述为矩阵不等式,并给出了一个数值例子来说明所得结果的有效性和可行性.

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来源
《安庆师范学院学报（自然科学版）》|2018年第2期|10-1230|共4页
作者
蔡克珍; 张海;
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作者单位

安庆师范大学数学与计算科学学院,安徽安庆246133;

安庆师范大学数学与计算科学学院,安徽安庆246133;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
渐近稳定性; 时滞神经网络; Lyapunov泛函; Riemann-Liouvile分数阶导数;

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