%0 Journal Article
%T 基于忆阻的分数阶时滞复值神经网络的全局渐近稳定性
%A 宋乾坤
%A 王利敏
%A 赵振江
%J 应用数学和力学
%D 2017
%R 10.21656/1000-0887.370221
%X 摘要 研究了分数阶复值神经网络的稳定性.针对一类基于忆阻的分数阶时滞复值神经网络,利用Caputo分数阶微分意义上Filippov解的概念, 研究其平衡点的存在性和唯一性.采用了将复值神经网络分离成实部和虚部的研究方法, 将实数域上的比较原理、不动点定理应用到稳定性分析中, 得到了模型平衡点存在性、唯一性和全局渐近稳定性的充分判据.数值仿真实例验证了获得结果的有效性
%K 复值神经网络
%K 分数阶微积分
%K 忆阻器
%K Filippov解
%K 全局渐近稳定性
%U http://www.applmathmech.cn/CN/abstract/abstract5148.shtml