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基于忆阻的分数阶时滞复值神经网络的全局渐近稳定性
基于忆阻的分数阶时滞复值神经网络的全局渐近稳定性
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忆阻是近年来新发现的一类非线性电子元件。与通常的电阻不同,忆阻的阻值会随着通过的电流量的大小和方向不同而改变。这个特性使得忆阻具有了记忆的功能,在很多方面有着广泛的应用。该文给出了简化的忆阻的数学模型,基于该模型构造了时滞神经网络,利用微分包含理论、Lyapunov方法和同胚映射原理研究了其全局渐近稳定性问题,确保模型平衡点存在性、唯一性和一致全局渐近稳定性的充分条件被获得。最后提供的具有仿真的例
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研究一类具有时滞的细胞神经网络的稳定性问题,利用Lyapunov-Krasovskii泛函的方法,给出时滞相关的稳定性判据。稳定性判据是以线性矩阵不等式的形式给出,可以很容易得出时滞的上界。在得到时滞相关的稳定性判据的同时也可以得到时滞无关的稳定性判据。数值算例说明其结果的优越性。
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