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本文主要讨论了一类Riemann-Liouville分数阶时滞神经网络的渐近稳定性。通过构造一个适当的泛函推导出Lyapunov意义下的渐近稳定性判据,该方法避免了计算Lyapunov泛函的分数阶导数,所得结果描述为矩阵不等式,并给出了一个数值例子来说明所得结果的有效性和可行性。
一类分数阶时滞神经网络的Lyapunov稳定性判据
【摘 要】
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本文主要讨论了一类Riemann-Liouville分数阶时滞神经网络的渐近稳定性。通过构造一个适当的泛函推导出Lyapunov意义下的渐近稳定性判据,该方法避免了计算Lyapunov泛函的分数
【机 构】
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安庆师范大学数学与计算科学学院
【出 处】
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安庆师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2018年2期
【基金项目】
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安徽省高校优秀青年拔尖人才支持计划重点项目（gxyqZD2016205）, 安徽省自然科学基金项目（1608085MA14）, 安徽省教育厅自然科学研究重点项目（KJ2015A152）
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