【摘 要】
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随着社会的高速发展,互联网网络化的发展也异常迅速,网络发展的问题也随之增多。对分数阶时滞性惯性神经网络的稳定性与同步性作了进一步的研究。在传统的惯性神经网络的基础
【机 构】
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陕西通信规划设计研究院有限公司,中国测试技术研究院
【基金项目】
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甘肃省教育厅基金资助项目(2019B-235)
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随着社会的高速发展,互联网网络化的发展也异常迅速,网络发展的问题也随之增多。对分数阶时滞性惯性神经网络的稳定性与同步性作了进一步的研究。在传统的惯性神经网络的基础上,提出了分数阶惯性神经网络的模型。相比传统的整数阶惯性神经网络而言,分数阶时滞惯性神经网络具有应用更广泛的特性。将黎曼-刘维尔分数阶导数和积分的组成性质进行对比,并采用变量替换可以将原系统转化为常规系统。基于原始的惯性系黎曼-刘维尔分数阶导数的组成性质,有效针对分数阶时滞惯性神经系统的不同情况,设计了一种反馈控制器,进而实现了系统和主系统之间的
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