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分数阶惯性时滞BAM神经网络全局Mittag-Leffler稳定和全局渐近ω-周期
1
作者
徐丹宁
蒋望东
《高校应用数学学报(A辑)》
北大核心
2025年第1期43-56,共14页
该文研究分数阶惯性时滞BAM神经网络的全局Mittag-Leffler稳定和全局渐近ω-周期问题.首先,利用Riemann-Liouville分数阶微积分性质,通过引入适当的变量代换,将含有两个不同分数阶导数的分数阶惯性时滞BAM神经网络模型简化为只含一个分...
该文研究分数阶惯性时滞BAM神经网络的全局Mittag-Leffler稳定和全局渐近ω-周期问题.首先,利用Riemann-Liouville分数阶微积分性质,通过引入适当的变量代换,将含有两个不同分数阶导数的分数阶惯性时滞BAM神经网络模型简化为只含一个分数阶导数神经网络模型.其次,运用积分区间可加性和初始值条件,当时间变量分别在小于等于时间迟滞有限区间和大于等于时间迟滞无限区间内变化时,推导出含有时间迟滞和不含时间迟滞的状态函数分数阶积分之间的关系,给出了判定分数阶惯性时滞BAM神经网络系统解全局Mittag-Leffler稳定和全局渐近ω-周期的充分条件.最后,通过数值模拟验证所得到理论结果的正确性.
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关键词
分数阶
惯性
BAM神经网络
全局
Mittag
-
Leffler稳定
全局渐近ω-周期
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职称材料
分数阶时滞Cohen-Grossberg型BAM神经网络S-渐近ω-周期解
被引量：
1
2
作者
蒋望东
章月红
刘伟
《高校应用数学学报（A辑）》
北大核心
2020年第4期455-469,共15页
主要研究分数阶时滞Cohen-Grossberg型BAM神经网络的有界性和周期性问题.利用分数阶微积分性质,借助于微分中值定理和Ascoli-Arzela定理,给出了判定系统解的有界性,S-渐近ω-周期和全局渐近ω-周期解的充分条件.最后通过数值模拟例子验...
主要研究分数阶时滞Cohen-Grossberg型BAM神经网络的有界性和周期性问题.利用分数阶微积分性质,借助于微分中值定理和Ascoli-Arzela定理,给出了判定系统解的有界性,S-渐近ω-周期和全局渐近ω-周期解的充分条件.最后通过数值模拟例子验证所得到理论结果的有效性.
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关键词
分数阶
Cohen
-
Grossberg型BAM神经网络
有界性
S
-
渐
近ω
-
周期
全局渐近ω-周期
解
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职称材料
题名
分数阶惯性时滞BAM神经网络全局Mittag-Leffler稳定和全局渐近ω-周期
1
作者
徐丹宁
蒋望东
机构
绍兴文理学院元培学院公共基础教育分院
出处
《高校应用数学学报(A辑)》
北大核心
2025年第1期43-56,共14页
基金
绍兴文理学院科研项目(2022LG017)
绍兴文理学院元培学院重点科研项目(KY2023C01)。
文摘
该文研究分数阶惯性时滞BAM神经网络的全局Mittag-Leffler稳定和全局渐近ω-周期问题.首先,利用Riemann-Liouville分数阶微积分性质,通过引入适当的变量代换,将含有两个不同分数阶导数的分数阶惯性时滞BAM神经网络模型简化为只含一个分数阶导数神经网络模型.其次,运用积分区间可加性和初始值条件,当时间变量分别在小于等于时间迟滞有限区间和大于等于时间迟滞无限区间内变化时,推导出含有时间迟滞和不含时间迟滞的状态函数分数阶积分之间的关系,给出了判定分数阶惯性时滞BAM神经网络系统解全局Mittag-Leffler稳定和全局渐近ω-周期的充分条件.最后,通过数值模拟验证所得到理论结果的正确性.
关键词
分数阶
惯性
BAM神经网络
全局
Mittag
-
Leffler稳定
全局渐近ω-周期
Keywords
fractional
inertial
BAM neural networks
global Mittag
-
Leffler stability
global asymptotic
ω-
period
分类号
O175.12 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
分数阶时滞Cohen-Grossberg型BAM神经网络S-渐近ω-周期解
被引量：
1
2
作者
蒋望东
章月红
刘伟
机构
绍兴文理学院元培学院数学教研部
出处
《高校应用数学学报（A辑）》
北大核心
2020年第4期455-469,共15页
基金
浙江省高等教育教学改革研究项目(JG20160261)
教育部产学合作协同育人项目(201801123017)
绍兴市高等教育教学改革研究项目(SXSJG201833)。
文摘
主要研究分数阶时滞Cohen-Grossberg型BAM神经网络的有界性和周期性问题.利用分数阶微积分性质,借助于微分中值定理和Ascoli-Arzela定理,给出了判定系统解的有界性,S-渐近ω-周期和全局渐近ω-周期解的充分条件.最后通过数值模拟例子验证所得到理论结果的有效性.
关键词
分数阶
Cohen
-
Grossberg型BAM神经网络
有界性
S
-
渐
近ω
-
周期
全局渐近ω-周期
解
Keywords
fractional order
Cohen
-
Grossberg BAM neural networks
boundedness
global s
-
asymptotic
ω-
period
分类号
O175.12 [理学—基础数学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分数阶惯性时滞BAM神经网络全局Mittag-Leffler稳定和全局渐近ω-周期
徐丹宁
蒋望东
《高校应用数学学报(A辑)》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
分数阶时滞Cohen-Grossberg型BAM神经网络S-渐近ω-周期解
蒋望东
章月红
刘伟
《高校应用数学学报（A辑）》
北大核心
2020
1
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