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分数阶变时滞Cohen-Grossberg型BAM神经网络全局Mittag-Leffler稳定 被引量:2

Global Mittag-Leffler Stability of Fractional-order Cohen-Grossberg BAM Neural Networks with Time-varying Delays
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摘要 主要研究分数阶变时滞Cohen-Grossberg型BAM神经网络,利用分数阶微积分有关性质,定义Mittag-leffler函数和对时间区间的有效划分,借助微分中值定理和一些分析技巧,给出了判定其系统解全局Mittag-Leffler稳定性充分条件.最后,给出数值例子以验证理论结果的有效性. This paper mainly studies fractional-order Cohen-Grossberg BAM neural networks with time-varying delays.Using properties of fractional-order calculus,definition of the Mittag-leffler function,effective division of time intervals,differential mean value theorem and some analytical techniques,sufficient conditions is given to ensure global Mittag-Leffler stability of such fractional-order neural networks.Finally,numerical examples are given to verify the validity of the theoretical results.
作者 刘伟 蒋望东 章月红 LIU Wei;JIANG Wang-dong;ZHANG Yue-hong(Yuanpei College,Shaoxing University,Shaoxing 312000,China)
出处 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第20期303-314,共12页 Mathematics in Practice and Theory
基金 教育部产学合作协同育人项目(201801123017) 浙江省高等教育教学改革研究项目(JG20160261) 绍兴市高等教育教学改革研究项目(SXSJG201833)
关键词 分数阶 Cohen-Grossberg型BAM神经网络 微分中值定理 全局Mittag-Leffler稳定 fractional-order Cohen-Grossberg type BAM neural networks differential mean value theorem global Mittag-Leffler stability
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