时滞分数阶递归神经网络的输入状态稳定性

• 作者: 包海波 徐国雄
• 来源期刊: 南通大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 时滞 递归神经网络 分数阶 输入状态稳定性 反馈控制器
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 智能科学与技术
• 页码范围: 62-67
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 4132字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12194/j.ntu.20191024002

摘要

针对Caputo分数阶系统难以用带有积分项的非负函数判断系统稳定性的问题,探讨了时滞分数阶递归神经网络的输入状态稳定性.通过设计反馈控制器,利用分数阶导数的定义、Mittag-Leffler函数的性质、李雅普诺夫方法、拉普拉斯变换以及不等式放缩技巧,得到了系统输入状态稳定的充分条件.最后,数值仿真例子验证了所提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	包海波	西南大学数学与统计学院	2	0	0.0	0.0
2	徐国雄	西南大学数学与统计学院	1	0	0.0	0.0