一类分数阶时滞神经网络的Lyapunov稳定性判据①

• 作者: 张海 蔡克珍
• 来源期刊: 安庆师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 渐近稳定性 时滞神经网络 Lyapunov泛函 Riemann-Liouvile分数阶导数
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 理论与应用研究
• 页码范围: 10-12,30
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 1959字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13757/j.cnki.cn34-1328/n.2018.02.004

摘要

本文主要讨论了一类Riemann-Liouville分数阶时滞神经网络的渐近稳定性.通过构造一个适当的泛函推导出Lyapunov意义下的渐近稳定性判据,该方法避免了计算Lyapunov泛函的分数阶导数,所得结果描述为矩阵不等式,并给出了一个数值例子来说明所得结果的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张海	安庆师范大学数学与计算科学学院	22	61	5.0	7.0
2	蔡克珍	安庆师范大学数学与计算科学学院	2	3	1.0	1.0