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时滞惯性神经网络的稳定性和分岔控制

朱霖河 赵洪涌

时滞惯性神经网络的稳定性和分岔控制

朱霖河, 赵洪涌
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  • 针对一类二阶时滞惯性神经网络模型,提出一种基于时滞反馈的分岔控制方法. 利用时滞微分方程动力学理论,给出反馈控制系统的稳定性以及发生Hopf分岔的判别条件. 数值仿真显示所设计的控制器不仅能有效延迟网络分岔的发生,还能扩大稳定域并改善网络的收敛速度.
    • 基金项目: 国家自然科学基金重点项目(批准号:11032009)、国家自然科学基金(批准号:61174155)和江苏省青蓝工程基金资助的课题.
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    [19]

    Jiang M, Lin B, Yuan B 1998 Signal Processing 14 331 (in Chinese) [江铭虎, 林碧琴, 袁保宗1998 信号处理 14 331]

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    [21]

    Ellman R, Cooke K 1963 Differential-Difference Equations (New York Academic Press)

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    Zeng Q, Song A, Huang W 1999 J of Southeast University 29 25 (in Chinese) [曾庆军, 宋爱国, 黄惟一 1999 东南大学学报 29 25]

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    Ellman R, Cooke K 1963 Differential-Difference Equations (New York Academic Press)

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出版历程
  • 收稿日期:  2013-12-05
  • 修回日期:  2014-01-17
  • 刊出日期:  2014-05-05

时滞惯性神经网络的稳定性和分岔控制

  • 1. 南京航空航天大学理学院, 南京 210016
    基金项目: 

    国家自然科学基金重点项目(批准号:11032009)、国家自然科学基金(批准号:61174155)和江苏省青蓝工程基金资助的课题.

摘要: 针对一类二阶时滞惯性神经网络模型,提出一种基于时滞反馈的分岔控制方法. 利用时滞微分方程动力学理论,给出反馈控制系统的稳定性以及发生Hopf分岔的判别条件. 数值仿真显示所设计的控制器不仅能有效延迟网络分岔的发生,还能扩大稳定域并改善网络的收敛速度.

English Abstract

参考文献 (21)

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