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基于忆阻器的分数阶时滞神经网络的稳定性和同步
基于忆阻器的分数阶时滞神经网络的稳定性和同步
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2021-03-06
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分数阶基于忆阻器的神经网络的时滞自适应同步
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本文涉及具有时滞的基于分数阶忆阻器的神经网络的自适应同步问题。 通过将自适应控制,线性延迟反馈控制和分数阶不等式相结合,可以得出足够的条件来确保驱动器-响应系统实现同步。 最后,给出了两个数值样本来证明所获得结果的有效性。
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基于忆阻器的分数阶Cohen-Grossberg神经网络的有限时间稳定性和同步
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基于分数阶忆阻器的神经网络的投影同步
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基于基于忆阻器的联想记忆神经网络的情感建模
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本文设计了一种具有联想记忆和记忆丧失特性的基于忆阻器的联想记忆神经网络(m-ASNN),并进一步用于反映人类在社会关系中的情感。 具体而言,提出了具有编程阈值和遗忘特性的压控忆阻器模型,并将其用作1 M(忆阻...
参数不匹配的时滞忆阻神经网络的指数同步
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研究了参数不匹配情况下时滞忆阻神经网络的指数同步控制问题。由于忆阻神经网络连接权重的切换特性,相较于传统的连续神经网络,其同步控制更加困难。首先利用微分包含和集值映射理论,将不连续的忆阻神经网络转化为带...
基于忆阻器时滞神经网络的全局稳定性新判据.pdf
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基于记忆控制的基于忆阻器的时延神经网络同步
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具有时变时滞的忆阻器神经网络指数同步和反同步的矩阵测度策略
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本文涉及基于忆阻器的神经网络的指数同步和反同步。在Filippov系统和线性控制器的框架下,矩阵度量和Halanay不等式可以保证基于忆阻器神经网络的指数同步和反同步标准。这些标准在实践中非常容易实现。最后,通过两个数值例子说明了理论结果的正确性。结果表明,矩阵测度可以提高指数收敛速度,减小指数收敛速度。有效地获得反馈。
分数阶时滞神经网络与混合耦合的同步
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本文为一类分数阶时滞神经网络的同步提出了新的理论结果混合耦合包含恒定耦合和离散延迟耦合。这是研究分数阶耦合延迟神经网络的同步问题的首次尝试。基于分数阶Lyapunov稳定性定理和Kronecker乘积性质,建立了足够的标准来确保分数阶耦合神经网络实现同步。数值模拟表明了理论结果的正确性。
时变概率时滞耦合和脉冲时滞耦合的基于忆阻器的神经网络的指数同步
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基于忆阻器的神经网络的有限时间同步
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本文研究了基于忆阻器的神经网络的有限时间同步。的目的解决的问题是设计一个合适的控制器来实现驱动器和驱动器之间的有限时间同步。响应系统。与以前的工作不同,这种基于限忆器的有限时间同步将得以实现右侧不连续的神经网络。基于有限时间稳定性理论和非光滑在数学分析中,得出了足够的条件以确保基于忆阻器的有限时间同步神经网络。举一个例子来说明主要结果的正确性。
基于MNIST的忆阻神经网络稳定性研究
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为了探究忆阻器的稳定性问题对忆阻神经网络性能的影响,基于等效电阻拓扑结构的忆阻器模型,搭建了一个将忆阻器作为突触的BP神经网络,并利用MNIST数据集对该网络进行训练和测试。忆阻器的稳定性问题通过设置忆阻器...
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具有时变时滞的忆阻器BAM神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性
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本文研究了具有脉冲扰动的基于忆阻器的递归神经网络的反同步控制。 利用微分包含理论,Lyapnov泛函方法和不等式技术,推导了一定条件,以保证基于忆阻器的递归神经网络的脉冲指数反同步。 新提出的结果涉及脉冲效应。并改善了早期的出版物。 通过数值算例表明了我们新方案的有效性。
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