【摘 要】
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本文选取了一个经典的模型——分数阶时滞神经网络系统.首先利用Holder不等式提出了一个关于上升函数的不等式.然后在阶数1<α<2的情况下,为了使得驱动系统与对应的响应系统能在有限时间内达到同步,我们先定义一个误差系统,继而通过利用Jensen不等式、广义Gronwall不等式和线性反馈控制器,建立了一个充分判据,确保这类分数阶时滞神经网络系统能实现有限时间同步.最后再利用Matlab演练,验证这
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本文选取了一个经典的模型——分数阶时滞神经网络系统.首先利用Holder不等式提出了一个关于上升函数的不等式.然后在阶数1<α<2的情况下,为了使得驱动系统与对应的响应系统能在有限时间内达到同步,我们先定义一个误差系统,继而通过利用Jensen不等式、广义Gronwall不等式和线性反馈控制器,建立了一个充分判据,确保这类分数阶时滞神经网络系统能实现有限时间同步.最后再利用Matlab演练,验证这个判据是合理的.紧接着我们将实值系统推广到复值系统上.在不将复值系统分解成两个实值系统的前提下,同样地,当阶数0<α<1时,为了促使驱动-响应系统能在有限时间内实现投影同步.首先定义了误差系统,设计了两种新的控制器,并构建Lyapunov函数.利用反馈控制器、自适应控制器以及多种不等式,导出两个不同的判据,成功地完成了投影同步.进一步地,我们可以有效地估计了同步时间,它与分数阶导数和控制参数有关.最后给出两个数值案例证明所得结果的有效性和可行性.
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