分数阶神经网络相关论文
分数阶神经网络能够更加精确地描述一些实际系统,而在现实世界中,时滞是不可避免的,同时还会给系统带来振荡、分岔和不稳定性等不......
本文选取了一个经典的模型——分数阶时滞神经网络系统.首先利用Holder不等式提出了一个关于上升函数的不等式.然后在阶数1......
分数阶微积分算子作为整数阶微积分算子在运算阶数上的实域推广,其拥有的“非局部”和“无限记忆”特性为刻画生物神经元系统、智......
由于分数阶微积分具有历史依赖性、全局性以及遗传性,将其引入神经网络能够更准确地刻画神经元的记忆、认知、决策等特征.另一方面......
本文主要研究了一类时滞型分数阶神经网络（FDNNs）的全局O(t-α)同步问题.基于Lyapunov方法和Leibniz法则,得到四种控制器下关于一类......
分数阶微积分是整数阶微积分的推广,研究发现分数阶微分方程能够比整数阶微分方程更加充分的描述“记忆”和“遗传”性质.科学和工......
本文讨论了基于滑模控制下分数阶神经网络模型及具有混合时滞的分数阶神经网络模型.首先考虑了基于滑模控制的分数阶神经网络驱动......
由分数阶微积分描述的非线性系统因具有记忆特性而受到研究者的广泛关注。特别是分数阶神经网络作为一类特殊的分数阶系统的动力学......
讨论了具有延时的间断分数阶神经网络的全局非脆弱Mittag-Leffler同步,在设计的具有两种波动类型的非脆弱控制器的作用下,利用Lyap......
分数阶神经网络是整数阶神经网络的推广与深化，就动力系统的复杂性与对神经元描述的准确性而言都更进一步。本文基于分数阶Lyapunov......
近年来，分数阶微积分的应用已经成为热门研究话题。由于分数阶微积分具有“遗传”和“记忆”的特性，所以将其应用到神经网络模型中可......
分数阶神经网络已广泛应用于各个领域,如图像处理,模式识别等,其动态特性目前已成为最热的研究课题。本文基于分数阶Lyapunov稳定......
神经科学是当前世界的热点学科之一.不仅仅限于传统神经生物学的研究，神经科学通过人工仿生神经网络展现出了强大的信息处理能力，并......
本文研究一类具有leakage时滞的分数阶神经网络.通过分析特征方程,讨论系统平凡稳态解的局部稳定性和Hopf分支的存在性.最后对所得......
