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一类惯性神经网络的分岔与控制

赵洪涌 陈凌 于小红

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一类惯性神经网络的分岔与控制

赵洪涌, 陈凌, 于小红

Bifurcation and control of a class of inertial neuron networks

Zhao Hong-Yong, Chen Ling, Yu Xiao-Hong
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  • 本文讨论了一类三阶惯性神经网络的稳定性和分岔问题. 利用灵敏度理论,确定了合适的Hopf 分岔参数. 基于Routh-Hurwitz判据和分岔理论,给出了系统稳定性、发生Hopf分岔以及产生静态分岔的条件. 数值模拟不仅验证了理论分析的正确性,还说明了所设计的单节点时滞反馈控制器不仅能延迟网络分岔的发生,还能改变极限环的振幅.
    The paper deals with the stability and the bifurcation of a class of inertial neural networks. Based on sensitivity theory, we determine the suitable bifurcation parameter. Using Routh-Hurwitz criterion and bifurcation theory, we give some new criteria for stability,Hopf bifurcation and steady state bifurcation. Numerieal simulations are given to validate the theoretieal analysis showing that the delayed feedback controller can control the occurrence of bifurcation effectively and the amplitude of the bifurcated limit cycle as well.
    • 基金项目: 国家自然科学基金重点项目(批准号:11032009)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2010-08-27
  • 修回日期:  2010-10-21
  • 刊出日期:  2011-07-15

一类惯性神经网络的分岔与控制

  • 1. (1)金陵科技学院,南京 211169; (2)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)资助的课题.

摘要: 本文讨论了一类三阶惯性神经网络的稳定性和分岔问题. 利用灵敏度理论,确定了合适的Hopf 分岔参数. 基于Routh-Hurwitz判据和分岔理论,给出了系统稳定性、发生Hopf分岔以及产生静态分岔的条件. 数值模拟不仅验证了理论分析的正确性,还说明了所设计的单节点时滞反馈控制器不仅能延迟网络分岔的发生,还能改变极限环的振幅.

English Abstract

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