【摘 要】
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本文分别研究了具有比例时滞的中立型Clifford值高阶Hopfield神经网络模型的动力学行为和具有混合时滞的分数阶Clifford值神经网络模型的动力学行为.首先,我们使用Banach不动点定理给出中立型Clifford值高阶Hopfield神经网络的加权伪概自守解存在的充分条件,通过采用反证法和适当的不等式得到了加权伪概自守解的全局渐近稳定性.其次,在研究具有混合时滞的分数阶Clifford
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本文分别研究了具有比例时滞的中立型Clifford值高阶Hopfield神经网络模型的动力学行为和具有混合时滞的分数阶Clifford值神经网络模型的动力学行为.首先,我们使用Banach不动点定理给出中立型Clifford值高阶Hopfield神经网络的加权伪概自守解存在的充分条件,通过采用反证法和适当的不等式得到了加权伪概自守解的全局渐近稳定性.其次,在研究具有混合时滞的分数阶Clifford值神经网络Sp概周期解的存在性时,我们先将分数阶Clifford值神经网络分解成分数阶实值神经网络,用分数阶实值神经网络解的表示形式得到分数阶Clifford值神经网络解的表示形式,借助Banach不动点定理和不等式技巧得到了分数阶Clifford值神经网络的Sp概周期解,再利用广义的Gronwall不等式证明了Sp概周期解的有限时间稳定性.最后,给出对应的数值仿真.
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